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稳定的权重更新：使用深度学习可靠求解偏微分方程
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于残差的架构，用于增强物理导向神经网络的稳定性和准确性。通过大量数值实验证明了该架构的有效性，特别是平方残差网络展现出了优秀的性能。这些发现突显了基于残差的架构在深度学习中的潜力。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于残差的架构，用于增强物理导向神经网络的稳定性和准确性。
- 引入了简单高速公路网络和平方残差网络。
- 通过大量数值实验证明了所提架构的有效性。
- 平方残差网络展现出了优秀的性能，增强了稳定性和准确性。
- 这些发现突显了基于残差的架构在深度学习中的潜力，特别是在偏微分方程和计算物理应用方面。
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