Professur für Physics-enhanced Machine Learning

Pedestrian dynamics prediction for safe and flow-efficient building design
Dietrich, F. (Leitende(r) Forscher/-in), Borrmann, A. (Leitende(r) Forscher/-in) & Čukarska, A. (Weitere Forschende)
27/11/23 → 26/11/27
Projekt: Forschung
Deep physics based structural health monitoring
Dietrich, F. (Leitende(r) Forscher/-in), Kollmannsberger, S. S. (Leitende(r) Forscher/-in), Bungartz, H.-J. (Leitende(r) Forscher/-in) & Sun, Q. (Weitere Forschende)
13/03/23 → 12/03/27
Projekt: Forschung
Harmonic Artificial Intelligence based on Linear Operators
Dietrich, F. (Leitende(r) Forscher/-in), Bolager, E. (Weitere Forschende) & Burak, I. (Weitere Forschende)
1/04/22 → 31/03/28
Projekt: Forschung

Transformations establishing equivalence across neural networks: When have two networks learned the same task?
Bertalan, T., Dietrich, F. & Kevrekidis, I. G., 1 Juli 2024, in: Chaos. 34, 7, 073138.
Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
Sampling weights of deep neural networks
Bolager, E. L., Burak, I., Datar, C., Sun, Q. & Dietrich, F., 2023, in: Advances in Neural Information Processing Systems. 36
Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › Begutachtung
Learning the temporal evolution of multivariate densities via normalizing flows
Lu, Y., Maulik, R., Gao, T., Dietrich, F., Kevrekidis, I. G. & Duan, J., 1 März 2022, in: Chaos. 32, 3, 033121.
Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung

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6 Zitate (Scopus)

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