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摘要:
中科院理论物理研究所张潘副研究员将自旋玻璃理论与消息传递算法用于机器学习中的统计推断和神经网络等理论问题,相关研究成果发表于《物理评论X》。包括深度学习在内的机器学习研究近年来发展迅速,掀起了人工智能领域新一轮热潮,并使人工智能成为大众广泛讨论的议题。机器学习程序.例如谷歌公司的Alpha Go。在语音分析、围棋、图像识别等方面之所以取得巨大的成功,其中最重要的原因是用来进行模型训练的数据量在不断增大,而且计算性能的快速提高使得可以构建的模型尺寸也在快速增大。大数据的涌现为统计物理应用于这个快速发展领域提供了极好的契机。
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文献信息
篇名 统计物理方法处理机器学习
来源期刊 科学中国人 学科 工学
关键词 机器学习 统计推断 物理方法 人工智能 模型训练 物理研究所 ALPHA 神经网络
年,卷(期) kxzgr_2016,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 11-11
页数 1页 分类号 TP18
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研究主题发展历程
节点文献
机器学习
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人工智能
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物理研究所
ALPHA
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科学中国人
半月刊
1005-3573
11-3292/G3
大16开
北京市海淀区中关村大街28号海淀文化艺术
82-592
1995
chi
出版文献量(篇)
18375
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