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将深度学习与物理模拟融合 革新数值计算方法

Physics-based Deep Learning深度学习物理模拟PDE问题数值方法Github开源项目

Physics-based Deep Learning book探讨了深度学习在物理模拟中的应用，重点关注基于场的模拟。内容涵盖监督学习、物理约束、可微分模拟和强化学习等主题，并提供Jupyter notebook实例。该书致力于结合数据驱动方法和传统数值技术，以提升模拟性能。通过流体动力学和不确定性量化等案例，展示了物理深度学习在计算效率和精度方面的应用前景。书中深入探讨了深度学习与物理知识的结合方式，同时保留了对数值方法的深入理解。实例说明如何利用深度学习解决PDE问题，强调了物理约束在学习过程中的重要性。此外，还介绍了差分物理训练和改进的学习方法，为读者提供了全面的物理深度学习入门指南。

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介绍相关项目
nlp-journey - 深度学习和自然语言处理重要书籍与论文汇总
Deep LearningDeep Learning BookGitHubGithubTransformernlp journey开源项目
页面汇总了深度学习与自然语言处理领域的重要书籍、论文和资源，包括Transformer模型、预训练技术、分类方法、文本生成、句子相似度、问答系统和神经机器翻译等主题。提供从入门到高级的详尽资料，帮助用户了解和掌握自然语言处理技术及最新发展。
lit - 自学AI实践者必备技术书籍精选
AIGithubNLP开源项目数据科学机器学习编程
lit项目为自学AI实践者提供了精心策划的技术书籍集锦。涵盖人工智能、数据科学、计算机科学、编程等多个领域的经典著作,从入门到进阶兼具理论深度和实践指导。项目创建者基于个人经验对每本书进行简要介绍,为读者选择合适学习材料提供参考。这一资源有助于系统全面地学习AI相关知识。
OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南
AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习
Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。
graph-based-deep-learning-literature - 探索基于图的深度学习最新文献与会议进展
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该项目收录了基于图的深度学习领域内，例如NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议的出版物、相关工作坊、综述文章、书籍以及软件资源链接。这些资源为学术研究人员和专业学者提供了方便的一站式服务，便于他们探索、查询及利用该领域内的最新科研成果和工具。
qml - 量子机器学习与PennyLane的教程和演示资料
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本项目包含量子机器学习和其他量子计算主题的详细资料，并提供使用PennyLane进行可微编程的Python代码示例。内容包括完整的教程和操作指南，帮助深入理解量子计算。所有教程均可运行，并可下载为Jupyter笔记本和Python脚本，适合学习与研究。
Learning-Deep-Learning - 自动驾驶与深度学习前沿技术论文笔记集锦
Github开源项目机器学习深度学习自动驾驶计算机视觉论文阅读
这个项目汇集了深度学习和机器学习领域的论文阅读笔记，重点关注自动驾驶技术。涵盖BEV感知、语义占用预测、可行驶空间检测和3D目标检测等热门研究方向。同时收录了多篇综述文章，全面呈现自动驾驶领域的最新进展和技术动向。
AI-Notes - 全面的AI学习资源 从理论到实践的系统指南
AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。
Awesome-PyTorch-Chinese - PyTorch资源，教程、视频、实战项目和书籍推荐
GithubPyTorch书籍实战开源项目教程视频
详细介绍PyTorch资源，包括官方文档、教程、视频课程、NLP与CV实战项目及相关书籍，帮助各层次用户深入掌握PyTorch。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目，集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块，旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性，为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
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