A comparison between regular and physics-informed neural networks based on a numerical multibody model: a test case for the synthesis of mechanisms
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A comparison between regular and physics-informed neural networks based on a numerical multibody model: a test case for the synthesis of mechanisms
Since 2019 researchers in the field of deep learning have been exploring the possibilities of Physics Informed Neural Networks (PINN). The training of regular neural networks (NNs) involved an optimization where the loss function depends exclusively on the dataset available. In PINN this loss function takes into account also the physics of the ...
2023年4月25日
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