PyTorch PINN实战：用深度学习求解微分方程
物理信息神经网络（PINN）是一种将深度学习与物理定律结合的创新方法，特别适用于微分方程求解。传统神经网络依赖大规模标记数据，而PINN通过将微分方程约束嵌入损失函数，显著提高数据效率。它能在流体动力学、量子力学等领域实现高效建模，弥补了传统数值方法在高维复杂问题上的不足。尽管计算成本较高且对超参数敏感，PINN仍展现出强大的泛化能力和鲁棒性，为科学计算提供了新路径。文章详细介绍了PINN的工作原理、技术优势及局限性，并通过Python代码演示了其在微分方程求解中的应用，验证了其与解析解的高度一致性。
Batch Size对神经网络训练的影响
这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识，通过大量实验，文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。