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物理约束神经网络的对抗训练
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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
本文提出了一种适用于物理知识的神经网络（PINNs）的对抗训练策略，称为AT-PINNs，通过对抗样本微调模型，提高了PINNs的鲁棒性，能够有效地定位和减少失败区域，且适用于解决复杂的偏微分方程。
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关键要点
- 提出了一种适用于物理知识的神经网络（PINNs）的对抗训练策略，称为AT-PINNs。
- AT-PINNs通过对抗样本微调模型，提高了PINNs的鲁棒性。
- AT-PINNs能够准确识别模型失败区域，并在训练过程中使模型关注这些区域。
- AT-PINNs可以通过选择初始值周围的对应点进行推理，执行具有时间因果关系的推理。
- 实验结果表明，AT-PINNs能够有效地定位和减少失败区域，适用于解决复杂的偏微分方程。
- 通过对抗攻击定位失败区域与失败区域的大小或分布的复杂程度无关。
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