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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