神经网络捷径
通过对可用数据进行训练，神经网络可以学习近似解决问题的算法。 他们如何做到这一点并不总是很清楚。 现在，两位年轻的巴塞尔物理学家能够推导出数学表达式，使他们无需训练神经网络即可计算出最佳解决方案。 他们的研究结果不仅可以深入了解学习算法的工作原理，还可以用于检测未来物理系统中未知的相变。
神经网络的工作原理与大脑相同。 这些计算机算法可以通过反复训练学会解决问题。 例如，它们可以区分物体和处理口头语言。
几年以来，物理学家也在尝试使用神经网络来检测相变。 我们都熟悉相变，例如水变成冰。 但它们也可能更复杂，发生在磁性材料和量子系统的相之间。
来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2022-09-shortcut-neural-networks.html