Méthodes numériques basées sur l'apprentissage pour les EDP hyperboliques et cinétiques
Langue Français
Langue Français
Auteur : Bois, Léo
Date de soutenance : 19-12-2023
Directeur(s) de thèse : Helluy, Philippe
Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut de recherche mathématique avancée (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
Date de soutenance : 19-12-2023
Directeur(s) de thèse : Helluy, Philippe
Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut de recherche mathématique avancée (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
Discipline : Mathématiques appliquées
Classification : Mathématiques
Mots-clés libres : Apprentissage machine, Réseaux de neurones, Physique différentiable
Mots-clés :
Classification : Mathématiques
Mots-clés libres : Apprentissage machine, Réseaux de neurones, Physique différentiable
Mots-clés :
- Apprentissage automatique
- Réseaux neuronaux (informatique)
Type de contenu : Text
Format : PDF
Format : PDF
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2023STRAD060
Type de ressource : Thèse
Identifiant : 2023STRAD060
Type de ressource : Thèse