Apr, 2024

统计力学与人工神经网络：原理，模型和应用

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TL;DR神经科学，人工神经网络，统计力学，Hopfield 网络和 Boltzmann 机器是人工神经网络领域的主要研究课题。通过研究人工神经网络中的丢失函数的几何特征和可视化方法，可以提高其优化行为、泛化能力和整体性能。
发现论文，激发创造
  • 神经网络的统计力学表述探究

    通过统计力学的视角，提出了在吸引子网络方面的 Hopfield 网络和 Boltzmann 机之间的相似性，并给出了恢复 Hebbian 范式的两种替代方法。同时，强调了铁磁体和运算放大器以及反铁磁体和触发器之间的映射。

    Jul, 2014

  • 复杂神经系统与高维数据的统计力学

    这篇论文介绍了在统计物理学、计算机科学和神经生物学交叉领域中涌现的模型统计方法，如关联复制和空腔方法，信息传递的概念和其在神经计算和学习中的应用，以期提供更好的理论和技术支持解决神经网络中的复杂计算问题。

    Jan, 2013

  • 人工神经网络中基于大脑启发的学习策略综述

    本篇论文全面综述了现今人工神经网络中基于仿生学学习机制的表示，研究了加入更多仿生意义机制如突触可塑性以加强网络能力的可能性和挑战，并找到未来的研究方向，以更深入理解智能的本质。

    May, 2023

  • 量子力学中的人工神经网络方法

    本文研究了使用人工神经网络方法解决微分和积分微分算子的特征值问题，重点测试了一维 MorSe 势场的 Schrödinger 方程以及三维多项式系统、亨氏 - 海尔斯哈密顿量的情况，结果证明该方法准确性高、稳健性好、高效性强。

    May, 1997

  • 从生物到人工神经网络的转化与借鉴

    本文探讨了如何利用深度学习来研究神经健康以及在算法模型中解释神经分析的困难。其重要贡献在于调查死亡神经元对人工神经网络性能的影响，以评估这些发现在生物领域的潜在应用，可能对神经系统疾病的治疗有重要影响。

    Jun, 2023

  • 可解释人工智能在力学中的应用：基于物理信息的神经网络用于本构模型

    本文探讨了物理信息神经网络和解释性人工智能的方法，通过对机械数据的训练，使用主成分分析法解释神经网络的高维表示，并能为新材料的数值和分析闭合形式解决方案提供有力的支持。

    Apr, 2021

  • 基于人工神经网络的机器学习在无线网络中的应用：教程

    本文介绍了机器学习和人工神经网络在下一代无线通信网络中的应用，涵盖了前馈神经网络、循环神经网络、脉冲神经网络和深度神经网络等不同类型，并讨论了无人机通信、虚拟现实和边缘缓存等无线通信问题和挑战。作者提出了未来可能的研究方向，对开发满足未来无线网络需求的机器学习技术提供了全面的指南。

    Oct, 2017

  • 神经网络中的高维解流形：基于统计物理的见解

    论文概述了统计力学方法在神经网络中的应用，重点讨论了感知器结构、训练误差配置和解空间的平均形状等主题。

    Sep, 2023

  • 使用深度神经网络学习量子系统的潜力

    本论文探讨通过无监督学习将量子系统的哈密顿量近似重构，以实现神经网络对量子现象的认识及理解。

    Jun, 2020

  • 生物可信神经网络的研究：大脑启发机制在持续学习中的作用和交互

    通过生物学上的神经元网络组合中的多种互补机制，可以在人工神经网络中实现连续学习。

    Apr, 2023