neural-differential-equations
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Suite multi-langage pour des solveurs haute performance d'équations différentielles et de composants d'apprentissage automatique scientifique (SciML). Équations différentielles ordinaires (ODE), stochastiques (SDE), à retard (DDE), algébriques (DAE), et plus encore en Julia.
★ 3 152+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #2
Solveurs d'équations différentielles numériques en JAX. Différentiables automatiquement et compatibles GPU.
★ 2 091+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #3
Une bibliothèque PyTorch entièrement dédiée aux équations différentielles neuronales, aux modèles implicites et aux méthodes numériques associées
★ 1 578+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #4
Solveurs de réseaux de neurones informés par la physique (PINN) pour les équations différentielles (partielles) destinés à la simulation accélérée par l'apprentissage automatique scientifique (SciML).
★ 1 221+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #5
Architectures de couches implicites pré-construites avec rétropropagation en O(1), GPU et solveurs d'équations différentielles rigides et non rigides, illustrant le machine learning scientifique (SciML) et les méthodes de machine learning informées par la physique
★ 925+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
