Nat. Commun.速递:多任务神经网络预测多体量子态物理性质
图2.神经网络预测50个量子比特的链交替XXZ模型基态的互信息和自旋关联。其中,代表预测值的决定系数。图a为多任务学习与单任务学习的比较,而图b和c分别是测量采样次数和测量设置数的分析。图3.键交替XXZ模型基态量子态表示的二维投影(由t-SNE算法得到),以及神经网络对多体拓扑不变量的预测。图a,b,c,d和e...
BAYESFLOW:使用可逆神经网络学习复杂随机模型
神经网络深度的益处已经在理论和实践中得到确认28,4,因此我们期望在复杂环境中,随着网络深度的增加,性能会更好。2.3组成可逆网络2.4摘要网络由于实际场景中观察到的样本数量通常不同(例如,不同的测量数量或时间点),以及数据集可能表现出各种冗余,因此条件不变神经网络(cINN)可以从某种形式的降维中受益。
《地球物理学报》2024年第4期目录及简介
首先,将642716个船载测深控制点的位置信息与周围4'×4'格网点处的地球重力信息(垂线偏差、重力异常、垂直重力梯度)作为输入数据,将船载测深控制点处实测水深值作为输出数据,训练MLP神经网络模型,训练结束时决定系数R2为99%,平均绝对误差MAE为39.33m。然后,将研究区域内1'×1'格网正中心点处的输入数据输入于MLP...
基于人工智能的微分散基础研究|算法|流体|模型化|神经网络_网易订阅
2017年,Mahdi等[39]以连续相和分散相的Ca、Re作为输入特征,用人工神经网络(artificialneuralnetwork,ANN)预测了T型微通道设备中挤压流型下的液滴尺寸,其预测准确性高,决定系数R2≈1。通过使用Garson方程计算输入变量的相对重要性,发现Red、Cac和Cad具有基本相同的重要性,而Rec的重要性...
「论文精选 4」温室番茄产量、生长和水分利用的神经网络模型研究
GIP的水分利用神经网络模型,按重要性递减排列,一天,日CO2,辐射,24小时CO2,和24小时温度作为输入和在PARC的水分利用神经网络模型由24小时CO2,辐射,一天的温度,24小时温度和日作为输入来按重要性递减排列(表2)。这些模型非常相似,使用许多相同的输入。两者均强,测定系数高(R2=0.91和0.85在GIP和PARC)和...
冬奥会上的科技范儿
项目团队建立的神经网络模型预测速度的决定系数可达到0.9,应用模型可以实现训练的多维度比较,以最终速度为指向,快速为运动员和教练员反馈训练干预效果,为教练员的指导和运动员的动作优化提供了科学依据(www.e993.com)2024年10月24日。这相当于教练员手握一面镜子,从而形成“训练干预—效果评估—技术改进—效果再评估”的科学有效的训练模式。
化学语言模型polyBERT,以前所未有的速度和准确性在聚合物「宇宙...
为了对PolyBERT和PG指纹的属性预测准确性进行基准测试,研究人员为表1中定义的每个属性类别训练多任务深度神经网络。表1:属性预测器的训练数据集。(来源:论文)图2a显示了29种聚合物特性交叉验证过程的五个验证数据集的决定系数(R^2)平均值和标准差。研究发现共聚物的热性能和机械性能(相对于均聚...
这次不谈量子计算了,我们谈点光子金融科技
本文以决定系数R??作为光子深度神经网络模型结果与经典蒙特卡洛模拟算法结果之间拟合效果的评估指标,实证结果表明:光子计算模型的风险价值计量精度随离线训练数据量的不断增加而增加。随着训练数据量的增大,光子计算风险价值计量精度能够逐渐保持在99%以上(见图1)。未来,随着待估计产品种类及参数的增加,光子深度神经...
符伟国 | 基于人工智能和影像组学的腹主动脉瘤研究进展
(wallshearstress,WSS)分布来预测破裂风险,为了解AAA的几何参数、血液密度、动态黏度和速度与WSS分布之间的关系,研究采用多元线性回归、多层感知器(multi-layerperceptron,MLP)和高斯条件随机场(gaussianconditionalrandomfields,GCRF)3种方法,其结果显示:GCRF有最高的决定系数(coefficientofdetermination),...
科研| 广东微生物所&珠江医院:肠道菌群参与超重/肥胖患者短期低...
ANN是一种更强大的深度学习模型,用于模仿生物神经网络。近年来,越来越多的医学研究应用ANN模型来处理复杂数据。例如,寻找在住院婴儿中与导管相关性血栓形成的预测因子,校准胶质母细胞瘤患者生存预测,优化失眠障碍的辅助诊断等。将LCD组数据集成到ANN模型中,包括临床人体测量参数,以及过滤后的属水平微生物的相对丰度,该...