PINNs — Physikalisch Informierte Neuronale Netze
In diesem Beitrag beschreibe ich die Entwicklung und Implementierung eines einfachen neuronalen Netzwerks, das die Sinusfunktion approximieren kann. Die Methodik folgt hierbei den physikalisch informierten neuronalen Netzen (PINNs), welche maschinelles Lernen mit physikalischen Gesetzen kombinieren, um Modelle zu erstellen, die physikalische Prinzipien einhalten. PINNs haben den großen Vorteil, dass sie […]