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物理所神經網絡顧慮調解重正化群探讨赢得進展

文章来源:阿峰 时间:2019-02-27

  物理所神經網絡顧慮調解重正化群研究取得進展

 

  重正化群是物理學研讨中的一個根本概念。它不僅是研讨相變與臨界現象以及強耦合問題的无力工具,更塑造瞭物理學傢的世界觀:物理學是關於差别尺度和能標下演生現象(Emergent Phenomena)的无效理論。

  人們在深度學習的應用實踐中觀察到,深層神自主品牌防禦中型車細分市場往年中型車的細分市場中,奢華品牌推出新車比擬多,如林肯MKC、西風英菲尼迪Q50L、捷豹XE、雷克薩斯IS200t、寶馬新3系、凱迪拉克ATS-L、歌頌TLX、北京奔馳C級加長版等車型,而以往的銷量主力車型除凱美瑞、索納塔9之外,帕薩特、邁騰、雅閣、君威等車型均未有更新換代 ,中型車的市場趨向安穩經網絡具有逐層提韓聰/隋文靜平昌冬奧會前 ,隋文靜不測受傷,右腳被診斷為患有疲憊性骨膜炎,韓聰/隋文靜最終在競賽中屈居亞軍取特征的才能 。處於網絡深層的神經元往往對應於笼统而獨立的演生概念。如何充沛了解並創造性天时用神經網絡的這一特性 ,是深度學習的中心問題之一 ,稱為表示學習(Representation Learning)  。開展表示學習和重正化群理論的穿插研讨 ,一方面有助於提醒深層神經網絡的任务原理,另一方面可將胜利的深度學習技術應用於求解物理問題 。

  最近,物理研讨所/北京凝聚態物理國度發改委價錢監視檢討與反壟斷局以為,這不屬於普通的轉售買賣,因而要是沒有嚴峻限制相關市場競爭,能夠享用豁免權國傢研讨中心凝聚態理論與原料計算重點實驗室T03組博士研讨生李爍輝和副研讨員王磊提出瞭一類基於正則化流(Normalizing Flows)的多尺度神經網絡架構。這類網絡將微觀物理構型的概率分佈映射到隱變量空間的近高斯分佈 。相反的,由於網絡的可逆性,也能够從高斯噪聲出發直接生成能够的物理構型。作者從物理問題的裸作用量出發,使用變分原理端對端地訓練網絡 。為瞭充沛發揮表示學習的才能,他們進一步提出隱變量空間的哈密頓蒙特卡羅更新算法。這個神經網絡的結往年,菲尼克斯電氣又與新疆職業大學共建瞭工業4.0傑出技術培訓中心,在本次公佈會上正式與上述兩校締結智能教訓聯盟聯系構設計遭到瞭量子多體物理研讨中的多尺度糾纏重正化張量網絡(Multiscale Entanglement Renormalization Ansatz, 即MERA)的啟發。在數學上,神經網絡重正化群相當於自適應地尋找降低變量之間互信息(Mutual Information)的非線性小波變換。

  流向隱變量空間的正則化流有助於自動識別集體變量和无效理論,預計能够在統計物理、場論以落第一性原理分子動力學研讨中發揮作用 。此外,可逆的重正化流恰恰契合重正化群理論的現代發展:保信息的全息重正化。因而,神經網絡重正化群也為研讨全息此外,我們呼籲一切海灘遊客采用防護措施,警覺海灘風浪 對偶原理(Holographic Duality Principle)提供瞭新途徑。該任务於近期發表於《物理評論快報》雜志(Phys. Rev. Lett.與會職員稱道這些運動為廣闊華人冤傢提供簽證政策上門效勞,極小氣便大傢理解中國簽證政策和有關要求,有助於愈加精確、便捷、順遂地請求中國簽證 121, 260601 (2018))。

  此任务遭到科技部(2016YFA0300603)和國傢自然科學基金委(11774398)的資助。可參考王磊在美國物理學會編輯部“Physics 2016年是十三五的殘局之年,一汽奔騰將依照企業戰略計劃,持續奔騰在路上Next: Machine Learning”會議上的報告和作者發佈的開源顺序實現(鏈接)進一步瞭解此任务 。微软正在GitHub业务中得回了13亿美元的现金付出

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正則化流實現瞭物理變量和隱變量之間的可逆映射

  

 

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