轉載自博客：https://blog.csdn.net/blog_lunatic/article/details/95310973

Raissi 博客：https://maziarraissi.github.io/

Raissi GitHub：https://github.com/zhanggyb/nndl

神經網絡學習

主要參考資料

主要參考資料

Brown大學Raissi博客
2017年Raissi提出物理啟發的PINN(Physics Informed Neutral Network)，在流體力學等領域展現出很好的應用前景，獲得相關領域的廣泛關注。Raissi博客為這一領域的入門者提供了非常好的學習課程。課程涉及到高斯過程、神經網絡、反向傳播、深度神經網絡，及其本人提出的PINN。課程自成體系，涵蓋了基本概念、代碼實現及算例測試等三部分。與課程配合，Raissi還提供了算法的源代碼和論文。

Neural Networks and Deep Learning
本書作者Michael Nielsen，個人網站

Neural Networks and Deep Learning is a free online book. The book will teach you about:
Neural networks, a beautiful biologically-inspired programming paradigm which enables a computer to learn from observational data
Deep learning, a powerful set of techniques for learning in neural networks

該書中文譯本，感興趣的可以參考。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度神经网络-PINN的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。