Scientific Machine Learning / Physics-Informed Neural Networks on TechLLM

Scientific Machine Learning / Physics-Informed Neural Networks on TechLLMhttps://techllm.github.io/tags/scientific-machine-learning-/-physics-informed-neural-networks/Recent content in Scientific Machine Learning / Physics-Informed Neural Networks on TechLLMHugokoThu, 15 Oct 2026 07:32:18 +0900물리 법칙과 경계 조건을 동시에 학습하는 신경망에서, 옵티마이저가 무충돌 방향을 다시 충돌 상태로 되돌리는 현상을 발견하고, 적용 단계에서 한 번 더 정렬하는 장치를 추가했다.https://techllm.github.io/posts/gradient-update-mismatch-rethinking-conflict-free-training-of-physics/Thu, 15 Oct 2026 07:32:18 +0900https://techllm.github.io/posts/gradient-update-mismatch-rethinking-conflict-free-training-of-physics/GUM(Gradient-Update Mismatch)은 그래디언트 수술로 만든 무충돌 방향이 옵티마이저 변환을 거치며 다시 충돌 상태가 되는 현상이다. GUA(Gradient-Update Alignment)는 옵티마이저 제안 방향을 충돌-프리 콘 위로 사영해 적용 업데이트 단계의 충돌을 Rp=0으로 만들고, 옵티마이저 내부 상태를 부드럽게 정렬해 같은 충돌이 다음 스텝에서 재발하지 않도록 한다. 6개 PDE 벤치마크에서 상대 L2 오차를 개별 설정 최대 98.2%까지 줄이며, 모든 평가 설정에서 적용 단계 충돌을 완전히 제거했다.