发现捷径:探索用于检测未知相变的神经网络解决方案

神经网络捷径

通过对可用数据进行训练,神经网络可以学习近似解决问题的算法。 他们如何做到这一点并不总是很清楚。 现在,两位年轻的巴塞尔物理学家能够推导出数学表达式,使他们无需训练神经网络即可计算出最佳解决方案。 他们的研究结果不仅可以深入了解学习算法的工作原理,还可以用于检测未来物理系统中未知的相变。

神经网络的工作原理与大脑相同。 这些计算机算法可以通过反复训练学会解决问题。 例如,它们可以区分物体和处理口头语言。

几年以来,物理学家也在尝试使用神经网络来检测相变。 我们都熟悉相变,例如水变成冰。 但它们也可能更复杂,发生在磁性材料和量子系统的相之间。

来源和详细信息:
https://techxplore.com/news/2022-09-shortcut-neural-networks.html

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注