机器学习驱动的可计算建模 | 张平文

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2019-07-17 16:29:06
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如何在特定的应用背景下,归纳总结弱机理,建立可计算、可解释、精度较高的数学模型,是可计算建模的核心任务之一。近年来,由于机器学习的理论和方法飞速发展,使得从数据出发的建模手段在不同行业和领域得到了广泛的应用。在本报告中,我们提出一套方法框架,使得从数据出发,包含由基于强机理建立模型产生的数据,以机器学习的理论和方法为工具,总结并归纳弱机理成为可能。我们以数个实际例子表明,借助弱机理概念,机器学习驱动的可计算建模将极大地提高模型的计算精度、效率以及可解释性,具有非常广泛的应用前景。
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