Применение физически информированных нейронных сетей (PINN) в пучковых нейросетях на графах
Привет, Хабр! Мы студенты мастерской по сервисам и платформам ИИ Инженерно-математической школы НИУ ВШЭ и VK: Ксения Белькова, Тимур Лиджиев и Мария Стеблий. В этой статье хотим рассказать об исследовании, в котором изучали, можно ли применять физически информированные нейронные сети (PINN) для аппроксимации диффузионных процессов в графовых нейронных сетях на пучках.Исследование мы проводили совместно с Александром Таракановым, инженером машинного обучения AI VK и доцентом ФКН НИУ ВШЭ. В статье расскажем о подходе, проведенных экспериментах и полученных результатах.В экспериментах PINN показал точность на уровне других методов и позволил сократить время инференса. Значит, PINN может быть полезен для ускорения работы моделей, но его влияние на качество классификации нужно изучить отдельно. Читать далее