M.汉堡。;E、 西。;卢瑟托。;S.J.Osher。 深度学习和偏微分方程之间的联系。 （英语） 兹比尔1479.35002 Eur.J.应用。数学。 32，第3号，395-396（2021）. 引用于2文件 MSC公司： 35-02 关于偏微分方程的研究综述（专著、调查文章） 35A22型 应用于PDE的变换方法（例如积分变换） 35A35型 偏微分方程背景下的理论近似 35G20个 非线性高阶偏微分方程 68T07型 人工神经网络与深度学习 关键词：通过坐标变换线性化非线性偏微分方程 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Burger}等人，《欧洲药典》。数学。32，第3号，395-396（2021年；兹bl 1479.35002） 全文： 内政部 参考文献： [1] Becker，S.、Cheridito，P.、Jentzen，A.和Welti，T.（2021）使用深度学习解决高维最优停止问题。欧洲应用数学杂志，32，470-514·Zbl 1505.91413号 [2] Chen，X.，Duan，J.和Karniadakis，G.E.（2021）基于稀疏测量的随机对流-扩散-反应系统的学习和元学习。《欧洲应用数学杂志》，32，397-420·Zbl 07441294号 [3] Gin，C.、Lusch，B.、Brunton，S.C.和Kutz，J.N.（2021）将偏微分方程线性化的全球坐标变换深度学习模型。欧洲应用数学杂志，32，515-539·Zbl 1479.35021号 [4] Khoo，Y.，Lu，J·兹比尔1501.65154 [5] Lye，K.O.，Mishra，S.&Molinaro，R.（2021）提高机器学习算法准确性的多级程序。欧洲应用数学杂志，32，436-469·Zbl 1482.65149号 [6] Savarino，F.&Schnörr，C.（2021）连续域分配流。欧洲应用数学杂志，32570-597·Zbl 1479.35904号 [7] Wang，B.&Osher，S.J.（2021）图形插值激活提高了数据高效深度学习中的自然准确度和鲁棒准确度。欧洲应用数学杂志，32，540-569·Zbl 1505.68039号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。