神经网络探索物理问题  

Physics insights from neural networks

作　　者：周书华(编译)[1] 

机构地区：[1]中国原子能科学研究院

出　　处：《物理》2020年第3期184-184,共1页Physics

摘　　要：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。

关 键 词：神经网络 人工神经元 可调参数 计算工具 调节参数 运行方式 输出结果 权重数 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]