Machine Learning for Solving PDEs: Méthode de caractéristiques aléatoires

Cette séance de cours explore la méthode de fonction aléatoire pour résoudre les PDE, montrant comment les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent efficacement approximativement les fonctions haute-dimension. Il se penche sur les applications de l'apprentissage automatique dans la classification d'image, générant de faux visages humains, et jouant à des jeux comme Go. La séance de cours examine également les défis des algorithmes traditionnels dans les problèmes de haute dimension et les avantages des réseaux neuraux dans les fonctions d'approximation. En outre, il couvre l'utilisation de l'apprentissage profond dans l'informatique scientifique, le contrôle stochastique et la modélisation à plusieurs échelles, mettant l'accent sur le potentiel de l'apprentissage automatique dans la révolution de divers domaines scientifiques.