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一种机器学习与相变之间的新型映射
1
作者
龙飞
黄琨
李峰
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期18-28,共11页
相变是一个重要的物理概念,它代表着从一个热力学状态到另一个热力学状态的转变.它在凝聚态物理、粒子物理、天体物理等物理领域有着广泛的应用.机器学习是研究通过经验自动改进的计算机算法.近年来,随着深入学习的成功,它也是一个非常...
相变是一个重要的物理概念,它代表着从一个热力学状态到另一个热力学状态的转变.它在凝聚态物理、粒子物理、天体物理等物理领域有着广泛的应用.机器学习是研究通过经验自动改进的计算机算法.近年来,随着深入学习的成功,它也是一个非常活跃的研究领域.于是从视觉上证明了监督学习的训练过程与阶段过渡过程十分相似,有可能确定相变理论的核心概念,如对称性断裂或机器学习中的临界点.以MNIST数据集的伊辛模型和自动编码器为例,说明了机器学习训练过程中的“相变”.这种介于机器学习和相变之间的新映射,为理解机器学习带来了新的方法,并使从物理角度解决机器学习问题成为可能.
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关键词
相变
机器学习
伊辛模型
自动编码器
对称性断裂
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职称材料
题名
一种机器学习与相变之间的新型映射
1
作者
龙飞
黄琨
李峰
机构
中国搜索信息科技股份有限公司
新华社媒体融合生产技术与系统国家重点实验室
中国
科学技术大学自动化系
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期18-28,共11页
文摘
相变是一个重要的物理概念,它代表着从一个热力学状态到另一个热力学状态的转变.它在凝聚态物理、粒子物理、天体物理等物理领域有着广泛的应用.机器学习是研究通过经验自动改进的计算机算法.近年来,随着深入学习的成功,它也是一个非常活跃的研究领域.于是从视觉上证明了监督学习的训练过程与阶段过渡过程十分相似,有可能确定相变理论的核心概念,如对称性断裂或机器学习中的临界点.以MNIST数据集的伊辛模型和自动编码器为例,说明了机器学习训练过程中的“相变”.这种介于机器学习和相变之间的新映射,为理解机器学习带来了新的方法,并使从物理角度解决机器学习问题成为可能.
关键词
相变
机器学习
伊辛模型
自动编码器
对称性断裂
Keywords
phase transition
machine learning
Ising model
autoencoder
symmetry breaking
分类号
O157.4 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种机器学习与相变之间的新型映射
龙飞
黄琨
李峰
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
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