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, 글을 읽고 해석하는 것은 물론, 신문기사 쓰기, 안면인식 및 지문인식, 작곡 등 셀 수 없이 많은 분야에 응용되고 있습니다. 개요
기계가 학습하는 방법
신경망 (Neural Networks)
인공 신경망 (Artificial Neural Networks)
컨벌루션 신경망 (CNN)
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PINNs는 물리적 지식을 신경망 구조에 통합함으로써 전통적인 신경망 모델보다 물리 법칙을 잘 따르는 예측을 할 수 있다. 이는 다음과 같은 방식으로 이루어진다:
1. 물리 방정식의 통합: 학습 과정에서 물리 방정식을 손실 함수에 포함시켜
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1. AI 시대에도 틀리는 일기예보
현대 기술이 비약적으로 발전했음에도 불구하고, 우리는 여전히 종종 틀린 일기예보를 접한다. 기상 시스템의 복잡성과 예측의 불확실성 때문이라고 한다. 최근 구글 딥마인드의 AI 모델 GraphCast가 이러한 문제
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핵심 개념
1. 미분 방정식의 통합: PINN은 미분 방정식을 이용하여 신경망의 손실 함수를 구성한다. 예를 들어, 열전달 문제에서 사용하는 포아송 방정식(Poisson Equation)을 신경망이 학습하도록 만든다.
2. 손실 함수: 손실 함수는 경계조건 데이
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수치해석의 개요
수치해석은 복잡한 수학적 문제를 컴퓨터를 사용하여 근사적으로 해결하는 방법을 의미한다. 이는 이론적으로는 해를 구할 수 있지만, 실제로는 계산이 어려운 문제들을 다루기 위해 발전된 분야이다. 수치해석은 물리학,
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