Kleine Netzwerke: Neue Wege für physikbasierte Lernmodelle
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Ein neuer Ansatz zur Hyperparameter-Analyse eröffnet spannende Perspektiven für physikbasierte Lernmodelle. In dem Beitrag „Kleine Netzwerke: Neue Wege für physikbasierte Lernmodelle“ wird untersucht, ob kompakte neuronale Netze die Leistungsfähigkeit von physikinformierten Algorithmen steigern können. Dabei wird ein bislang wenig erforschtes Konzept von Hyperparameter-Studien vorgestellt, das speziell auf die Anforderungen kleiner Modelle zugeschnitten ist. Der Artikel, der erstmals auf der Plattform Towards Data Science veröffentlicht wurde, bietet einen fundierten Überblick über die aktuellen Fortschritte in diesem aufkommenden Forschungsfeld.
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