Réseau neuronal guidé par la théorie - Historique des versions

Pitpitt le 25 septembre 2025 à 21:07

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	[https://en.wikipedia.org/wiki/Physics-informed_neural_networks Wikipedia - Physics-informed neural network]		[https://en.wikipedia.org/wiki/Physics-informed_neural_networks Wikipedia - Physics-informed neural network]

	[[Catégorie:~~Publication~~]]		[[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]]

Claude COULOMBE le 23 septembre 2025 à 20:20

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	==Sources==		==Sources==
	[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seaux_de_neurones_inform%C3%A9s_par_la_physique Wikipedia Réseaux neuronaux guidés par la théorie]		[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seaux_de_neurones_inform%C3%A9s_par_la_physique Wikipedia - Réseaux neuronaux guidés par la théorie]

	[https://arxiv.org/abs/2507.13447. Dillon et Spannowsky (2025) Theory-informed neural network]		[https://arxiv.org/abs/2507.13447. Dillon et Spannowsky (2025) - Theory-informed neural network]

	[https://en.wikipedia.org/wiki/Physics-informed_neural_networks Wikipedia Physics-informed neural network]		[https://en.wikipedia.org/wiki/Physics-informed_neural_networks Wikipedia - Physics-informed neural network]

	[[Catégorie:Publication]]		[[Catégorie:Publication]]

Patrickdrouin le 23 septembre 2025 à 18:56

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	== Compléments ==		== Compléments ==
	Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network ou PINN)'' incorpore des lois de la physique aux [[données d'entraînement]]. Ces lois ~~physiques~~ prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. En mécanique des fluides, un réseau neuronal guidé par la théorie est entraîné à partir de données ou de paramètres d'entrée qui reproduisent en sortie le comportement d'une équation de Navier-Stokes. L'utilisation de telles contraintes a pour objectif de guider l'[[apprentissage]] du [[modèle]] pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.		Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network ou PINN)'' incorpore des lois de la physique aux [[données d'entraînement]]. Ces lois de la physique prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. En mécanique des fluides, un réseau neuronal guidé par la théorie est entraîné à partir de données ou de paramètres d'entrée qui reproduisent en sortie le comportement d'une équation de Navier-Stokes. L'utilisation de telles contraintes a pour objectif de guider l'[[apprentissage]] du [[modèle]] pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.

	==Français==		==Français==

Patrickdrouin le 23 septembre 2025 à 18:55

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	== Compléments ==		== Compléments ==
	Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network ou PINN)'' incorpore des lois de la physique aux [[données d'entraînement]]. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes ~~physiques~~ a pour objectif de guider l'[[apprentissage]] du [[modèle]] pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.		Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network ou PINN)'' incorpore des lois de la physique aux [[données d'entraînement]]. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. En mécanique des fluides, un réseau neuronal guidé par la théorie est entraîné à partir de données ou de paramètres d'entrée qui reproduisent en sortie le comportement d'une équation de Navier-Stokes. L'utilisation de telles contraintes a pour objectif de guider l'[[apprentissage]] du [[modèle]] pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.

	==Français==		==Français==
	'''réseau neuronal guidé par la théorie'''		'''réseau neuronal guidé par la théorie'''

	'''réseau ~~neuronal~~ informé par la théorie'''		'''réseau de neurones guidé par la théorie'''

			'''réseau de neurones informé par la théorie'''

	'''RNGT'''		'''RNGT'''

Patrickdrouin le 23 septembre 2025 à 18:52

2025-09-23T18:52:13Z

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	==Définition==		==Définition==
	[[Réseau neuronal]] qui intégrent la connaissance de lois théoriques dans le processus d'entraînement.		[[Réseau neuronal]] qui intégrent la connaissance de lois théoriques dans le processus d'[[entraînement]].

	== Compléments ==		== Compléments ==
	Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network ou PINN)'' incorpore des lois de la physique aux données d'entraînement. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes physiques a pour objectif de guider l'apprentissage du modèle pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.		Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network ou PINN)'' incorpore des lois de la physique aux [[données d'entraînement]]. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes physiques a pour objectif de guider l'[[apprentissage]] du [[modèle]] pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.

	==Français==		==Français==

Patrickdrouin le 23 septembre 2025 à 18:50

2025-09-23T18:50:44Z

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	== Compléments ==		== Compléments ==
	Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network)'' incorpore des lois de la physique aux données d'entraînement. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes physiques a pour objectif de guider l'apprentissage du modèle pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.		Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network ou PINN)'' incorpore des lois de la physique aux données d'entraînement. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes physiques a pour objectif de guider l'apprentissage du modèle pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.

	==Français==		==Français==
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	'''réseau neuronal informé par la théorie'''		'''réseau neuronal informé par la théorie'''

			'''RNGT'''

			'''RNIT'''

	==Anglais==		==Anglais==
	'''theory-informed neural network'''		'''theory-informed neural network'''

			'''TTN'''

	==Sources==		==Sources==

Patrickdrouin le 23 septembre 2025 à 18:49

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	== Compléments ==		== Compléments ==
	Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique'' incorpore des lois de la physique aux données d'entraînement. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes physiques a pour objectif de guider l'apprentissage du modèle pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.		Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique (physics-informed neural network)'' incorpore des lois de la physique aux données d'entraînement. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes physiques a pour objectif de guider l'apprentissage du modèle pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.

	==Français==		==Français==

Patrickdrouin le 23 septembre 2025 à 18:48

2025-09-23T18:48:36Z

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	==Sources==		==Sources==
	[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seaux_de_neurones_inform%C3%A9s_par_la_physique Réseaux neuronaux guidés par la théorie]		[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seaux_de_neurones_inform%C3%A9s_par_la_physique Wikipedia Réseaux neuronaux guidés par la théorie]

	[https://arxiv.org/abs/2507.13447. Dillon et Spannowsky (2025) Theory-informed neural network]		[https://arxiv.org/abs/2507.13447. Dillon et Spannowsky (2025) Theory-informed neural network]

	[https://en.wikipedia.org/wiki/Physics-informed_neural_networks Physics-informed neural network]		[https://en.wikipedia.org/wiki/Physics-informed_neural_networks Wikipedia Physics-informed neural network]

	[[Catégorie:Publication]]		[[Catégorie:Publication]]

Patrickdrouin le 23 septembre 2025 à 18:45

2025-09-23T18:45:35Z

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	==Définition==		==Définition==
	~~Algorithmes d'apprentissage automatique~~ qui intégrent la connaissance de lois théoriques dans le processus d'entraînement.		[[Réseau neuronal]] qui intégrent la connaissance de lois théoriques dans le processus d'entraînement.

	== Compléments ==		== Compléments ==
	Par exemple un réseau neuronal guidé par la physique incorpore des lois de la physique aux données d'entraînement. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes physiques a pour objectif de guider l'apprentissage du modèle pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.		Par exemple un ''réseau neuronal guidé par la physique'' incorpore des lois de la physique aux données d'entraînement. Ces lois physiques prennent souvent la forme d'équations aux dérivées partielles. L'utilisation de telles contraintes physiques a pour objectif de guider l'apprentissage du modèle pour en améliorer les performances pour des applications spécifiques à un domaine.

	==Français==		==Français==

Patrickdrouin : Patrickdrouin a déplacé la page Theory-Informed Neural Networks vers Réseau neuronal guidé par la théorie

2025-09-23T18:44:56Z

Patrickdrouin a déplacé la page Theory-Informed Neural Networks vers Réseau neuronal guidé par la théorie

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