deep hidden physics models
时间: 2023-11-17 07:01:09 浏览: 39
很抱歉,根据提供的引用内容,没有提到“deep hidden physics models”这个概念。但是,引用中提到了“Physics-informed neural networks”,这是一种利用神经网络求解非线性偏微分方程的深度学习框架。该框架结合了物理学知识和神经网络,可以在不需要大量采样点的情况下,对高维空间中的偏微分方程进行求解。引用是该框架的相关论文,提供了更详细的介绍和应用案例。
相关问题
deep hidden
对于"deep hidden"这个词组,我可以理解为两个不同的概念:Deep Learning(深度学习)和Hidden Layers(隐藏层)。
深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的分支,它基于人工神经网络的多层结构,通过多个隐藏层来进行特征提取和模式识别。深度学习在许多领域中取得了显著的成果,如计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。
隐藏层(Hidden Layers)是神经网络中的一种层级结构,介于输入层和输出层之间。这些层中的神经元接收来自前一层的输入,并通过权重和激活函数进行计算,并将结果传递给下一层。隐藏层的存在使得神经网络能够学习更复杂的特征和模式。
所以,"deep hidden"可以指代深度学习中的隐藏层,这些隐藏层在神经网络中扮演着重要的角色,帮助网络实现更高级的特征提取和模式识别能力。
deep equilibrium models (DEQ)
Deep Equilibrium Models (DEQ) 是一种隐式建模方法,通过数值方法直接求解每一个中间状态需要满足的条件,从而将网络的深度推向“无限”。DEQ模型可以通过牛顿迭代法等求根方法,在前向传播和反向传播的过程中直接求解出不动点,从而实现了无穷深网络。DEQ模型的优点之一是其常数级的内存占用。然而,DEQ模型在处理多尺度的信息方面存在一些限制。为了解决这个问题,Mutiscale Deep Equilibrium Model (MDEQ) 将DEQ模型应用到多尺度上,例如对图像不同尺度的像素求其平衡点。这样,MDEQ模型可以处理多尺度的信息,并且可以用于多目标任务的学习。在图像领域,MDEQ模型可以应用于图像分类和语义分割等任务。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Multiscale Deep Equilibrium Models](https://blog.csdn.net/QingerBig/article/details/114655813)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [一张快照就能还原出一段视频!AAAI 2023论文提出快照压缩成像新算法 | 开源](https://blog.csdn.net/QbitAI/article/details/129358917)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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