physical system | BriefGPT - AI 论文速递

关键词physical system

搜索结果 - 8

关于学习何时学习：动态的异构观察和它们之间的建立（可能是因果）关系
通过多个同步异构数据流处理，确定共同观测变量和各自观测变量，从而建立动力学模型并利用数据驱动的函数逼近技术来学习输入输出关系。
PDFa month ago
基于物理约束的卷积神经网络应用于数据系统误差的求解
该研究提出了一种名为 PC-CNN 的物理约束卷积神经网络来发现基于偏微分方程的物理系统的空间和时间解，并从受到大量多模式系统误差损坏的数据中揭示解决方案，该方法是强大且灵活的。
PDFa year ago
实验学习的量子优势
利用量子技术进行物理实验可以比经典实验在各个方面都具备优势，包括预测物理系统的属性、处理噪声态的量子主成分分析以及学习物理动力学的近似模型。通过实验，研究人员证明了量子机器要比经典机器学习、预测等任务所需的实验次数少得多，并且量子处理的数量
PDF3 years ago
自主量子错误纠正方案的自动发现
本文提出了一种基于伴随优化的计算方法，可在描述物理系统时发现自主量子纠错编码，其中通过使用控制参数来更好地保存量子信息，以达到在超导电路中实现量子信息长时间保存的目的。
PDF3 years ago
ICLR深度不确定性：比较深度学习算法中的不确定性量化方法
本文研究比较了在一个物理系统的背景下，深度学习算法的不确定性量化方法，包括贝叶斯神经网络，Concrete Dropout 和 Deep Ensembles，并探讨了它们的优缺点，结果为使用和解释不确定性量化方法提出了一些建议。
PDF4 years ago
语义信息，自主代理和非平衡统计物理
本论文引入了一种精确的语义信息理论，该理论将语义信息定义为物理系统对其环境的句法信息，这种关联对于系统维持其低熵状态的原因至关重要，同时分析了语义信息的热力学和价值相关概念
PDF6 years ago
非抓取性操作的强化学习：从仿真到物理系统的转移
本研究使用一种修改自然策略梯度算法的模型，通过模拟学习并训练，成功将自主控制策略从虚拟系统转移到由三个机器人组成的物理系统中，并证明使用多个模型训练可以使学习到的策略更加稳健，从而弥补了系统识别的困难。
PDF6 years ago
使用混合动态贝叶斯网络监测复杂物理系统
本文中，我们使用混合（离散 / 连续）动态贝叶斯网络（DBN）对逆水气转移系统（RWGS）进行建模，并展示了如何使用概率推断跟踪系统状态。通过从真实数据中进行测试，证明了混合 DBNs 在监测复杂实际物理系统方面的可行性。
PDF12 years ago