※ 本文為 MindOcean 轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2020-11-13 21:52:23
看板 Gossiping
作者 標題 [爆卦] 科學家用機器學習分辨微觀系統時間方向
時間 Fri Nov 13 20:06:16 2020
https://www.nature.com/articles/s41567-020-1018-2
熱力學第二定律是指系統熵必定隨時間增加,這種傾向稱為時間之箭。時間之箭讓我們能
分辨一段影片是在往前播放還是倒轉。宏觀系統的熵增很容易觀察，但微觀系統的時間之
箭並不明顯，很容易受到波動干擾。
分辨一段影片是在往前播放還是倒轉。宏觀系統的熵增很容易觀察，但微觀系統的時間之
箭並不明顯，很容易受到波動干擾。
馬里蘭大學團隊將機器學習用於圖像辨識與分類，他們把時間之箭方向定義成分類問題，
用機器學習辨識微觀系統的時間之箭方向。
他們訓練了一個神經網路，讓它檢測物理過程影片的時間之箭方向，影片有相應的標籤來
表示前進和倒退。神經網路首先依據輸入與網路的參數（權重與偏差），輸出一個介於
0 與 1 的數字，團隊接著尋找能讓輸出與真實標籤（時間箭頭方向）之間的差異最小化
的參數。
結果神經網路的預測準確度極高。該團隊還用inceptionism 技術調查神經網路內發生的
事情並找出最具代表性的前進和倒退軌跡。
該團隊表示機器學習演算法可以找到重要物理參數並解決物理問題。他們將用此演算法解
決統計物理學問題，特別是非平衡物理系統的未解決謎題。
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推 : 嗯嗯 樓下說這他國小科展做過1F 11/13 20:08
推 : 跟我想的差不多2F 11/13 20:08
→ : dick learning我也會啊3F 11/13 20:08
推 : 不就dick learning而已4F 11/13 20:09
→ : 什麼時候可以反轉熵5F 11/13 20:10
推 : 定成國高中科展題目就會有人做出來了6F 11/13 20:25
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