کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Physics-Informed Neural Networks (PINNs) are regarded as state-of-the-art tools for addressing highly nonlinear problems based on partial differential equations. Despite their broad range of applications, PINNs encounter several performance challenges, including issues related to efficiency, minimization of computational cost, and enhancement of accuracy. Burgers' equation, a fundamental equation in fluid dynamics that is extensively used in PINNs, provides flexible results with the Adam optimizer that does not account for past gradients. This paper introduces a novel strategy for solving Burgers' equation by incorporating DiffGrad with PINNs, a method that leverages the difference between current and immediately preceding gradients to enhance performance. A comprehensive computational analysis is conducted using optimizers such as Adam, Adamax, RMSprop, and DiffGrad to evaluate and compare their effectiveness. Our approach includes visualizing the solutions over space at various time intervals to demonstrate the accuracy of the network. The results show that DiffGrad not only improves the accuracy of the solution but also reduces training time compared to the other optimizers.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
شبکه های عصبی آگاه از فیزیک (PINN) به عنوان ابزارهای پیشرفته برای پرداختن به مشکلات بسیار غیرخطی بر اساس معادلات دیفرانسیل جزئی در نظر گرفته می شوند.با وجود طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی آنها ، PINN ها با چندین چالش عملکردی روبرو می شوند ، از جمله موضوعات مربوط به کارآیی ، به حداقل رساندن هزینه محاسباتی و افزایش دقت.معادله همبرگر ، یک معادله اساسی در دینامیک سیال که به طور گسترده در PINN ها استفاده می شود ، نتایج انعطاف پذیر را با بهینه ساز آدام که برای شیب های گذشته حساب نمی کند ، ارائه می دهد.در این مقاله یک استراتژی جدید برای حل معادله همبرگر با ترکیب اختلاف با PINN ها ، روشی که تفاوت بین شیب های جریان و بلافاصله قبل از آن را برای افزایش عملکرد اعمال می کند ، معرفی شده است.تجزیه و تحلیل محاسباتی جامع با استفاده از بهینه سازها مانند ADAM ، ADAMAX ، RMSProp و Diffgrad برای ارزیابی و مقایسه اثربخشی آنها انجام می شود.رویکرد ما شامل تجسم راه حل ها در فضا در فواصل زمانی مختلف برای نشان دادن صحت شبکه است.نتایج نشان می دهد که تفاوت نه تنها دقت راه حل را بهبود می بخشد بلکه زمان آموزش را در مقایسه با سایر بهینه سازها کاهش می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
