Обзор методов машинного обучения для моделирования физических процессов; Молодежь и современные информационные технологии

Обзор методов машинного обучения для моделирования физических процессов; Молодежь и современные информационные технологии

Detalhes bibliográficos
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2025.— С. 586-590
Autor principal:	Залогин Н. Е.
Outros Autores:	Спицын В. Г. Владимир Григорьевич (научный руководитель)
Resumo:	В статье представлен обзор современных методов машинного обучения, применяемых для моделирования физических процессов. Рассмотрены подходы суррогатного моделирования, физически информированные нейронные сети (PINNs), нейронные операторы и графовые нейронные сети. Проведен сравнительный анализ по критериям вычислительной эффективности, интерпретируемости и степени интеграции физических законов. Обозначены ограничения и направления дальнейших исследований Текстовый файл
Idioma:	russo
Publicado em:	2025
Assuntos:	электронный ресурс труды учёных ТПУ машинное обучение моделирование физических процессов суррогатное моделирование физически информированные нейронные сети нейронные операторы графовые нейронные сети
Acesso em linha:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132273
Formato:	Recurso Eletrônico Capítulo de Livro
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681238

Registros relacionados

Разработка диффузионной модели с графовой обработкой для прогнозирования упруго-пластических деформаций; Молодежь и современные информационные технологии
por: Пелех С. Д.
Publicado em: (2026)

Исследование критериев выбора типов нейронных сетей для распознавания смысловой нагрузки текстов; Вестник ГГНТУ. Технические науки; Т. 22, № 1 (43)
por: Голубев Р. О. Роман Олегович
Publicado em: (2026)

Построение предсказательной модели аэродинамического стенда на основе методов машинного обучения; Молодежь и современные информационные технологии
por: Тоневицкая А. К.
Publicado em: (2024)

Применение графовых нейронных сетей с механизмом внимания для семантической сегментации облаков точек; Молодежь и современные информационные технологии
por: Кадыров Р. А.
Publicado em: (2024)

Особенности разработки покерного игрового интеллекта на основе искусственной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
por: Иванцов В. В.
Publicado em: (2016)

Распознавание рукописных цифр на изображениях с использованием инструментов машинного обучения; Молодежь и современные информационные технологии
por: Вторушина А. С.
Publicado em: (2020)

Применение графовых нейронных сетей для решения задач семантической сегментации облака точек; Молодежь и современные информационные технологии
por: Будзиаловский П. Б.
Publicado em: (2025)

Выделение смысловых понятий в медицинских диагнозах при помощи машинного обучения; Молодежь и современные информационные технологии
por: Коваль Д. И.
Publicado em: (2020)

Распознавание эмоций: тестирование эффективности алгоритмов машинного обучения; Научный прогресс: проблемы и перспективы развития
por: Саклаков В. М. Василий Михайлович
Publicado em: (2019)

Шаблоны и практика глубокого обучения
por: Ферлитш Э.
Publicado em: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

Информационные технологии и системы учебное пособие
por: Бурцева Е. В.
Publicado em: (Тамбов, ТГТУ, 2024)

Реализация системы управления стендом с использованием модели прогнозирования на основе методов искусственного интеллекта; Молодежь и современные информационные технологии
por: Феоктистова Д. А.
Publicado em: (2024)

Программирование глубоких нейронных сетей на языке Python: учебное пособие
por: Цуканова Н. И. Нина Ивановна
Publicado em: (Москва, КУРС, 2022)

Большие данные. Big Data учебник для вузов
por: Макшанов А. В.
Publicado em: (Санкт-Петербург, Лань, 2024)

Нейросетевые технологии учебное пособие
por: Филиппов Ф. В.
Publicado em: (Санкт-Петербург, СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2020)

Технологии программной реализации нейросетевых моделей учеб. пособие
por: Толмачев С. Г.
Publicado em: (Санкт-Петербург, ГУАП, 2022)

Сравнение методов фильтрации цифровых сигналов; Молодежь и современные информационные технологии
por: Ким Д. В.
Publicado em: (2018)

Проблема эффективности обучения искусственной нейронной сети, реализующей алгоритм функционирования релейной защиты, и разработка соответствующих критериев обучения и пути её решения; Бутаковские чтения
por: Андреев М. В. Михаил Владимирович
Publicado em: (2021)

Системы искусственного интеллекта учебное пособие для вузов
por: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Publicado em: (Москва, Юрайт, 2023)

Системы искусственного интеллекта учебник для вузов
por: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Publicado em: (Москва, Юрайт, 2026)

Системы искусственного интеллекта учебное пособие для вузов
por: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Publicado em: (Москва, Юрайт, 2024)

Системы искусственного интеллекта учебное пособие для вузов
por: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Publicado em: (Москва, Юрайт, 2022)

Системы искусственного интеллекта учебник для вузов
por: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Publicado em: (Москва, Юрайт, 2025)

Системы искусственного интеллекта учебник для вузов
por: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Publicado em: (Москва, Юрайт, 2026)

Implementation of 14 bits floating point numbers of calculating units for neural network hardware development; IOP Conference Series: Materials Science and Engineering; Vol. 177 : Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS 2016)
Publicado em: (2017)

Применение методов машинного обучения для типизации геолого-геофизических разрезов (на примере месторождений Нюрольской впадины); Проблемы геологии и освоения недр; Т. 1
por: Канаев И. С.
Publicado em: (2019)

A fruits recognition system based on a modern deep learning technique; Journal of Physics: Conference Series; Vol. 1327 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2019)
por: Dang Thi Phuong Chung
Publicado em: (2019)

Применение методов глубокого обучения для создания анимации лица на основе речи; Молодежь и современные информационные технологии
por: Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
Publicado em: (2021)

Разработка моделей искусственных нейронных сетей для вариационного автоэнкодера; Молодежь и современные информационные технологии
por: Гергет О. М. Ольга Михайловна
Publicado em: (2021)

Системный анализ и обработка информации в интеллектуальных системах
por: Обухов А. Д.
Publicado em: (Тамбов, ТГТУ, 2020)

Применение методов искусственного интеллекта; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
por: Васильева Т. Н.
Publicado em: (2014)

Использование моделей машинного обучения для прогнозирования генерации возобновляемых источников энергии; Информационные технологии в науке, образовании и производстве. ИТНОП-2025
por: Фикс Н. П. Наталья Павловна
Publicado em: (2025)

Нейроны и нейронные сети; Введение в теорию формальных нейронов и нейронных сетей
por: Мкртчян С. О. Сеник Оганесович
Publicado em: (Москва, Энергия, 1971)

Утечка данных при обучении нейронных сетей на примере анализа медицинских изображений; Молодежь и современные информационные технологии
por: Шубкин Е. О.
Publicado em: (2022)

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О
por: Кук Д.
Publicado em: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Исследование аппроксимационных возможностей многослойных нейронных сетей в некоторых нейроимитаторах; Молодежь и современные информационные технологии
por: Филиппов М. М. Максим Михайлович
Publicado em: (2006)

Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ: пер. с пол.
Publicado em: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2011)

Алгоритмы машинного обучения в ускорительной технике; Молодежь и современные информационные технологии
por: Волков М. И.
Publicado em: (2024)

Искусственные нейронные сети в АСУ ТП
por: Темкин И. О.
Publicado em: (Москва, МИСИС, 2023)

Искусственная нейронная сеть для оценки риска возникновения различных заболеваний у недоношенных новорожденных; Молодежь и современные информационные технологии
por: Хассанин Х. М.
Publicado em: (2018)