本文综述了物理信息机器学习在复杂物理和生物系统中的应用，重点介绍了物理神经网络（PNN）及其训练方法，如双自适应训练（DAT）和不对称训练（AT），并探讨了PNN在高精度分类和回归任务中的有效性，显示其在处理系统误差和复杂输入输出关系方面的优势。