Guided inverse problems
| dc.contributor.author | Ivaniuk, Andrii | en_US |
| dc.contributor.author | Kravchuk, Oleg | en_US |
| dc.contributor.author | Kriukova, Galyna | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-03-19T15:07:21Z | |
| dc.date.available | 2025-03-19T15:07:21Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | The given work proposes a novel approach for solving inverse problems in machine learning leveraging Physics-Guided Neural Networks (PGNNs). This method incorporates domain knowledge through an additional inverse problem, leading to significant improvements in model performance and accuracy. | en_US |
| dc.identifier.citation | Ivaniuk A. Guided inverse problems / Ivaniuk A., Kravchuk O., Kriukova G. // Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : працi 15 міжнародної науково-практичної конференції, Київ, 23-24 грудня 2024 р. / [за заг. ред.: М. М. Глибовця, Т. В. Панченка та iн. ; Факультет інформатики Національного університету "Києво-Могилянська академія" та ін.]. - Київ : НаУКМА, 2024. - C. 28-30. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/34054 | |
| dc.language.iso | en_US | en_US |
| dc.publisher | Національний університет "Києво-Могилянська академія" | uk_UA |
| dc.relation.source | Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : працi 15 міжнародної науково-практичної конференції, Київ, 23-24 грудня 2024 р. | uk_UA |
| dc.status | first published | en_US |
| dc.subject | machine learning | en_US |
| dc.subject | Physics-Guided Neural Networks (PGNNs) | en_US |
| dc.subject | additional inverse problem | en_US |
| dc.subject | conference materials | en_US |
| dc.title | Guided inverse problems | en_US |
| dc.title.alternative | Керовані обернені задачі | uk_UA |
| dc.type | Conference materials | en_US |