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神经网络继续使我们惊讶的是它们具有高维功能近似的显着能力。机器学习的应用现在遍及每个科学学科,但是描述现代神经网络的优化动态,推理属性和灵活性的预测模型仍然有限。在这一系列的讲座中,我将根据统计和非元素物理学的思想介绍几种分析和构建机器学习模型的方法。这将包括从研究相互作用粒子系统的研究,物理信息的神经网络策略中利用分析工具,以计算用于高维PDE的解决方案,以及基于最佳质量传输的生成建模策略。
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