Привет, Хабр! Мы студенты мастерской по сервисам и платформам ИИ Инженерно-математической школы НИУ ВШЭ и VK: Ксения Белькова, Тимур Лиджиев и Мария Стеблий. В этой статье хотим рассказать об исследовании, в котором изучали, можно ли применять физически информированные нейронные
В предыдущей статье, Обзор нейронных сетей для классификации изображений, мы ознакомились с основными базовыми понятиями сверточных нейронных сетей, а также лежащими в их основе идеями. В данной статье мы рассмотрим несколько архитектур глубоких нейронных сетей, обладающих…
Physics-Informed Machine Learning — одно из перспективных направлений в ML. Здесь ключевую роль играют физически-информированные нейронные сети (Physics-Informed Neural Networks, PINNs). Однако процесс их обучения сопряжён с рядом трудностей. В этой статье кратко обсудим, как можно решить эти проблемы и повысить эффективность обучения PINNs. Читать далее
Физически-корректный рендеринг PBR, или физически-корректный рендеринг (physically-based rendering) это набор техник визуализации, в основе которых лежит теория, довольно хорошо согласующаяся с реальной теорией распространения света. Поскольку целью PBR является физически достоверная…