GN⁺: 물리 기반 딥러닝 서적

물리 기반 딥러닝

소개

• 물리 시뮬레이션과 관련된 딥러닝에 대한 실용적이고 포괄적인 소개를 제공함
• 주피터 노트북 형태로 제공되어, 코드 예제를 바로 실행하고 수정할 수 있음
• 데이터로부터의 표준 지도 학습 외에도 물리적 손실 제약, 차별화된 시뮬레이션과 결합된 학습 알고리듬, 물리 문제에 맞춘 학습 알고리듬, 강화 학습 및 불확실성 모델링을 다룸

새로운 내용

• v0.2에서는 DP를 NN 훈련에 통합하는 확장된 섹션과 물리 문제에 대한 개선된 학습 방법에 대한 새로운 장이 추가됨

예고

• 다음 장에서는 에어포일 주위의 유체 흐름을 추론하고 예측의 불확실성을 추정하는 방법을 다룸
• 모델 방정식을 잔여물로 사용하여 네트워크를 훈련시키고, 차별화된 시뮬레이션을 사용하여 이러한 잔여물 제약을 개선하는 방법을 설명함
• 역문제 해결을 위해 전체 시뮬레이터와 더 긴밀하게 상호작용하는 방법을 다룸
• 업데이트 단계에서의 반전을 중요하게 다루고, 고차 정보가 수렴 속도를 높이고 더 정확한 신경망을 얻는 데 어떻게 사용될 수 있는지 설명함

실행 가능한 코드

• 주피터 노트북을 사용하여 모든 코드 예제를 브라우저에서 바로 실행할 수 있음
• 문서 내의 링크를 통해 예제 코드를 실행해 볼 수 있음

의견 및 제안

• 이 책은 TUM의 물리 기반 시뮬레이션 그룹에서 유지 관리함
• 의견이나 실수 발견 시 이메일로 연락 가능
• 최근 연구 논문 링크 모음도 유지 관리 중

감사의 말

• 많은 사람들의 도움으로 프로젝트가 가능했음
• 기여자들에게 감사의 인사를 전함

인용

• 이 책이 유용하다면 다음과 같이 인용해 주세요:

  @book{thuerey2021pbdl,
    title={Physics-based Deep Learning},
    author={Nils Thuerey and Philipp Holl and Maximilian Mueller and Patrick Schnell and Felix Trost and Kiwon Um},
    url={https://physicsbaseddeeplearning.org},
    year={2021},
    publisher={WWW}
  }
  

GN⁺의 정리

• 이 글은 물리 시뮬레이션과 딥러닝을 결합한 방법론을 소개함
• 주피터 노트북을 통해 실습 가능한 코드 예제를 제공하여 학습을 돕음
• 물리적 손실 제약, 차별화된 시뮬레이션, 강화 학습 등 다양한 주제를 다룸
• 물리 기반 딥러닝(PBDL) 접근법을 통해 컴퓨터 시뮬레이션의 가능성을 크게 확장할 수 있음