科研動(dòng)態(tài)
物理引導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)研究綜述：進(jìn)展、挑戰(zhàn)和展望
中文題目：物理引導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)研究綜述：進(jìn)展、挑戰(zhàn)和展望
論文題目：物理引導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)研究綜述：進(jìn)展、挑戰(zhàn)和展望
錄用期刊/會(huì)議：計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索 (CCF中文B類)
作者列表：
1） 陳 沖 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 電子系教師
2） 朱嘯宇 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 新一代電子信息技術(shù)專業(yè) 碩 21
3） 王 芳 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 信息與通信工程專業(yè) 碩 22
4） 許雅倩 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 新一代電子信息技術(shù)專業(yè) 碩 19
5） 張 偉 中國(guó)科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院冰凍圈科學(xué)與凍土工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室可可托海站 副研究員
摘要:
盡管深度學(xué)習(xí)在處理非線性高維問題時(shí)展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力，但在復(fù)雜科學(xué)與工程問題中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如高昂的計(jì)算成本、大量的數(shù)據(jù)需求、難以解釋的黑盒特性，以及缺乏對(duì)物理規(guī)律的建模能力.為此，近年來(lái)涌現(xiàn)了一種新的框架——物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)，通過將領(lǐng)域內(nèi)的物理知識(shí)融入深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練過程中，旨在增強(qiáng)模型的性能、可解釋性及其物理一致性。本文對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)的相關(guān)工作進(jìn)行了全面梳理與分析。首先，介紹了物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)框架的主要?jiǎng)訖C(jī)與理論基礎(chǔ)。其次，對(duì)物理信息組合與物理信息融合兩種模式進(jìn)行了詳細(xì)討論，總結(jié)了各方法的特點(diǎn)、局限性與應(yīng)用場(chǎng)景。最后，分析了物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)在多領(lǐng)域應(yīng)用中的表現(xiàn)，并從計(jì)算復(fù)雜性與優(yōu)化收斂問題、控制方程偏離問題、觀測(cè)數(shù)據(jù)依賴問題與知識(shí)融合困難問題四個(gè)方面探討了該框架目前面臨的挑戰(zhàn)，并基于此展望該領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展方向，為未來(lái)研究者提供了借鑒思路及多維度視角。
背景與動(dòng)機(jī):
物理信息的長(zhǎng)期積累與深度學(xué)習(xí)方法的持續(xù)發(fā)展，都各自形成了較為完整的理論體系，因此，物理信息與深度學(xué)習(xí)方法的融合需要學(xué)科之間緊密地溝通。然而，目前大多將深度學(xué)習(xí)與物理信息相結(jié)合的研究均是由不同學(xué)科的研究人員在獨(dú)立研究中開發(fā)的。為加速不同研究團(tuán)體之間的思想交流，并推進(jìn)物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)方法的研究與應(yīng)用，本文對(duì)該領(lǐng)域的主流設(shè)計(jì)思路進(jìn)行了總結(jié)，并介紹了其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用及流行趨勢(shì)，旨在為研究者提供一個(gè)全面的視角，能夠了解物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展和技術(shù)前沿。
主要內(nèi)容:
在物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)框架的構(gòu)造方法中，通常存在物理信息組合與物理信息融合兩種模式（如圖1）。物理信息組合將領(lǐng)域物理知識(shí)編碼為物理引導(dǎo)項(xiàng)并從外部介入引導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過程，通常將物理引導(dǎo)項(xiàng)應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)模型的前端以構(gòu)建物理引導(dǎo)的數(shù)據(jù)處理方法；應(yīng)用于后端以構(gòu)建輸出優(yōu)化方法；應(yīng)用于優(yōu)化階段以構(gòu)建損失函數(shù)。不同于物理信息組合的引入外部引導(dǎo)的方式，物理信息融合針對(duì)特定問題將領(lǐng)域物理知識(shí)與深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行深度融合，構(gòu)建融合框架以實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。常用的方法包括物理引導(dǎo)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、預(yù)訓(xùn)練任務(wù)設(shè)計(jì)與混合模型構(gòu)建等。表1對(duì)本章中將要闡述物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)相關(guān)方法的機(jī)制、優(yōu)勢(shì)、局限性、適用場(chǎng)景進(jìn)行了歸納總結(jié)。旨在為讀者提供物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的理論指導(dǎo)和實(shí)踐指南，為進(jìn)一步推動(dòng)物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)方法的發(fā)展和應(yīng)用提供有益的參考。
圖 1 物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)造方法
表1 物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)方法歸納
結(jié)論:
本文全面總結(jié)了物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)的方法論與研究進(jìn)展，詳盡介紹了信息融合與組合兩大類方法，并分析了子方法的機(jī)制、特點(diǎn)、局限性及適用場(chǎng)景。此外，文章還重點(diǎn)討論了這些方法在多學(xué)科領(lǐng)域的應(yīng)用及其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)和有效性。盡管物理引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)在實(shí)際使用中已展現(xiàn)出成效，但仍存在未解決的問題，展現(xiàn)出廣闊的研究前景。未來(lái)可圍繞這些未解決的問題進(jìn)行多學(xué)科領(lǐng)域合作，以推動(dòng)該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。總體而言，物理引導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域帶來(lái)了新的思路和挑戰(zhàn)，同時(shí)也為跨學(xué)科知識(shí)融合提供了新的契機(jī)，有待多學(xué)科研究者進(jìn)一步深入研究。
作者簡(jiǎn)介:
陳沖，副教授，博士生導(dǎo)師/碩士導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、信息融合、機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋等。