期刊论文

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中国科学：物理学、力学、天文学

1674-7275

2023

53

09

137-150

10.1360/sspma-2023-0130

中央高校基本业务费(编号:CCNU19QN029) 国家自然科学基金(编号:11505071,61702207,61873104) 科技部“夸克物质物理创新引智基地2.0”(编号:BP0820038) 保山学院国家级科研培育基金项目资助课题(编号:BYPY202216) 华中师范大学夸克与轻子物理教育部重点实验室(编号:QLPL2022P01)资助项目。

本校为第一机构

机器学习中的神经网络模型,具有强大的数据分类和图形识别功能,在统计物理尤其是相变领域得到了非常广泛的应用.本文综述了近年来机器学习算法在主要相变模型中的应用进展.首先,介绍了主流机器学习算法的背景知识,及应用在平衡相变中...展开更多 机器学习中的神经网络模型,具有强大的数据分类和图形识别功能,在统计物理尤其是相变领域得到了非常广泛的应用.本文综述了近年来机器学习算法在主要相变模型中的应用进展.首先,介绍了主流机器学习算法的背景知识,及应用在平衡相变中的开创性工作.其次,以一个典型的非平衡相变模型——有向逾渗为例,详细介绍了课题组运用监督、无监督和半监督学习在相分...

Neural networks in machine learning are highly capable of classifying data and recognizing graphics,and have been widely used in statistical physics,particularly in phase transitions.In this paper,we review recent developments in machine learning algorithms in the appli...MORE Neural networks in machine learning are highly capable of classifying data and recognizing graphics,and have been widely used in statistical physics,particularly in phase transitions.In this paper,we review recent developments in machine learning algorithms in the application of primary phase transition models.We first i...