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Redes neurais podem emular sistemas físicos não lineares com alta precisão, no entanto, podem produzir resultados fisicamente inconsistentes ao violar restrições fundamentais. Aqui, introduzimos uma forma sistemática de impor restrições analíticas não lineares em redes neurais através de restrições na arquitetura ou na função de perda. Aplicadas a processos convectivos para modelagem climática, as restrições arquitetônicas impõem leis de conservação com precisão de máquina, sem degradar o desempenho. Im por restrições também reduz erros nos subconjuntos das saídas mais impactados pelas restrições.
Beucler et al. (Qui,) estudaram esta questão.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: