传统的机器学习或者说深度学习方法在计算机视觉以及自然语言处理等领域获得了长足的发展,科学界相信,随着技术的发展,机器学习方法可以用于给传统的学科进行赋能,加速科学计算、科学发现等,因此AI for Science问题是值得研究的一个课题,鉴于该领域属于新兴的交叉学科,对有志于从事该领域研究的人员来说,存在一定的学习障碍,因此建立此仓库,用于总结自己平时的一些学习心得,思考。
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Pytorch 实现全连接神经网络/卷积神经网络训练MNIST数据集,并将训练好的模型在制作自己的手写图片数据集上测试
Faster and elegant TensorFlow Implementation of paper: Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks