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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
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。
GPU-Puzzles - 实践驱动的GPU编程教程 掌握深度学习核心技能
CUDAGPU编程GithubNUMBA并行计算开源项目深度学习
GPU-Puzzles是一个创新的交互式GPU编程教程项目。它采用NUMBA将Python代码直接映射到CUDA内核,让初学者能快速上手GPU编程。通过一系列精心设计的编程练习,学习者可在短时间内从GPU编程基础进阶到理解驱动现代深度学习的核心算法。该项目为希望深入了解GPU架构及其在机器学习中关键作用的人提供了实用的学习资源。
paper-reading - 深度学习基础架构与工程应用详细介绍
AI compilerCUDADeep LearningGithub开源项目深度学习框架高性能计算
本页面介绍了深度学习基础架构及其工程应用，包括编程语言、算法训练与推理部署、AI编译器加速和硬件工程。页面提供了Deep Learning、HPC高性能计算等学习资源和工具链接，并涵盖Docker、K8S、Protobuf与gRPC等工程化解决方案。还提供相关教程与代码示例，适合深度学习和高性能计算领域的开发者和研究人员。
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
interviews.ai - 深度学习面试宝典，涵盖广泛AI关键主题
AIBayesian统计Deep Learning InterviewsGithub卷积神经网络开源项目机器学习
本书包含数百个AI面试问题的详细解答，涵盖信息理论、贝叶斯统计和算法微分等核心主题。特别为数据科学研究生和求职者设计，帮助在面试中脱颖而出。无论是初学者还是有经验的研究人员，都能从中获益。书中配有清晰图表和逐步解析，助读者全面掌握深度学习理论和实践。
deep-algotrading - 深度学习算法在金融交易中的探索与实践
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络过拟合金融数据
本项目展示了深度学习技术在金融交易领域的应用。从简单回归到LSTM和策略网络,逐步介绍不同复杂度的算法模型。内容包括TensorFlow使用、深度强化学习概念,以及交易策略的构建与优化。通过代码示例和详细说明,读者可学习如何将深度学习应用于金融数据分析和算法交易。这是一个面向学习者和从业者的教育资源,展示了深度学习在非传统领域的创新应用。
BayesianDeepLearning-Survey - 贝叶斯深度学习的不断更新综述
Github人工智能开源项目机器学习概率模型深度学习贝叶斯深度学习
本项目是贝叶斯深度学习(BDL)的持续更新综述,扩展自ACM Computing Surveys 2020年发表的论文。涵盖BDL在推荐系统、领域适应、医疗保健、自然语言处理、计算机视觉等领域的应用。通过定期更新,为研究人员提供BDL最新进展概述,展示这一框架在多个应用中的潜力。
deepflame-dev - 深度学习赋能的开源多相反应流CFD软件
CFDDeepFlameGithubOpenFOAM反应流开源项目深度学习
DeepFlame是一款开源的深度学习赋能计算流体动力学软件包，适用于单相或多相、层流或湍流、全速域反应流模拟。它整合了OpenFOAM、Cantera和PyTorch的功能，提供GPU加速、自适应网格细化、多种求解器和燃烧模型。该软件旨在支持下一代异构超级计算和AI加速基础设施，促进反应流仿真技术的进步。
Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家
AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的深度学习教程，涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法，融合理论与实践，适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新，反映最新技术发展，为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法，适合不同水平的学习者。教程结构清晰，结合理论和实践，提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿，为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。
pyprobml - 提供Python 3代码，用于复现《概率机器学习：入门》和《概率机器学习：高级主题》书中的图表
GithubPythonnotebookspyprobml图像重现开源项目机器学习
pyprobml项目提供Python 3代码，用于复现《概率机器学习：入门》和《概率机器学习：高级主题》书中的图表。该项目采用numpy、scipy、matplotlib、sklearn等标准库，以及JAX、Tensorflow和Torch等深度学习框架。用户可在本地运行或通过Colab使用，适合需要高性能计算的用户也支持Google Cloud Platform。本项目目前处于维护模式，有意贡献者可查看项目官网的贡献指南。
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