神经网络探索物理问题

Physics insights from neural networks

基于神经网络的机器学习模型是许多现代技术进步的基础,并被越来越多地用于解决物理问题。神经网络是一种计算工具,其运行方式模仿人类的大脑。神经网络一般由多层相互连接的人工神经元组成。神经元之间的连接是加权重的,权重数可以是几百万到几十亿,构成网络的可调参数。神经网络的奇妙之处在于它们不需要通过编程来解决任务,而是通过例子进行学习,调节参数,使得输出结果不断改进。为了训练一个神经网络识别一张人脸,将同一人的许多不同的照片输入该网络。