The Law of Physics can be embedded into a neural network as constraints. With the integration of such knowledge, a traditional convolutional neural network can be trained efficiently to predict objects without labeled data [1]}.
The traditional neural function can be expressed as follows.
\(f^* = \underset{f \in F}{argmin} \sum _{i=1}^{n} l(f(x_i), y_i))\) 

Законы физики могут быть встроены в нейронную сеть в виде ограничений. С интеграцией таких знаний традиционная сверточная нейронная сеть может быть обучена эффективно предсказывать объекты без помеченных данных [1].

Традиционная нейронная функция может быть выражена следующим образом:

\(f^* = \underset{f \in F}{argmin} \sum _{i=1}^{n} l(f(x_i), y_i))\)