Simple Science

Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente

# Informatica# Apprendimento automatico

Capire le basi della scienza

Una panoramica chiara dei concetti scientifici essenziali e della loro rilevanza.

― 3 leggere min


Fondamenti di ScienzaFondamenti di ScienzaSpiegatiimpatto quotidiano.Idee scientifiche chiave e il loro
Indice

La Scienza può sembrare complicata, ma è importante che tutti capiscano alcune delle sue idee di base. Questo articolo spiega i concetti chiave in un modo facile da capire.

Che cos'è la Scienza?

La scienza è lo studio del mondo naturale. Ci aiuta a capire come funzionano le cose, dagli atomi piccoli alle galassie enormi. Gli scienziati usano osservazioni e esperimenti per raccogliere informazioni e formare idee.

Il Metodo Scientifico

Il metodo scientifico è un processo passo dopo passo che gli scienziati seguono per indagare le domande. Di solito include:

  1. Farsi una Domanda: Gli scienziati iniziano ponendo una domanda su qualcosa che osservano.
  2. Fare Ricerca: Raccogliono informazioni per saperne di più sull'argomento.
  3. Farsi un'Ipotesi: Questa è una supposizione informata su cosa pensano che accadrà.
  4. Condurre un Esperimento: Gli scienziati testano la loro ipotesi con esperimenti.
  5. Analizzare i Dati: Dopo l'esperimento, guardano i risultati per capire cosa significano.
  6. Trarre Conclusioni: Infine, decidono se i risultati supportano o contraddicono la loro ipotesi.

Diverse Branche della Scienza

Ci sono molte branche della scienza che si concentrano su diversi aspetti del mondo:

Fisica

La fisica studia la materia e l'energia. Esamina cose come il movimento, le forze e come le cose si comportano nello spazio.

Chimica

La chimica si concentra sulle sostanze e su come cambiano. Analizza la composizione dei materiali e come interagiscono tra loro.

Biologia

La biologia è lo studio degli esseri viventi. Copre tutto, dalle cellule piccole agli ecosistemi grandi.

Scienze della Terra

Le scienze della terra si occupano della Terra e dei suoi processi. Comprende la geologia, la meteorologia e l'oceanografia.

Importanza della Scienza

La scienza è fondamentale per molti motivi. Ci aiuta a capire il mondo che ci circonda e fornisce soluzioni ai problemi. Ad esempio, la ricerca medica porta a nuovi trattamenti per le malattie. La scienza ambientale ci aiuta a proteggere la natura.

Scienza Quotidiana

La scienza influisce sulla nostra vita quotidiana in molti modi. Dalla cucina alla tecnologia, molte attività coinvolgono principi scientifici.

Cucina

Quando cuciniamo, usiamo il calore per cambiare il cibo. Questo è chimica in azione, poiché le reazioni chimiche alterano il gusto e l'aspetto del cibo.

Tecnologia

I dispositivi che usiamo, come smartphone e computer, si basano sulla fisica e sull'ingegneria. Capire queste scienze aiuta a creare tecnologia migliore.

Conclusione

La scienza è ovunque intorno a noi, plasmando le nostre vite in innumerevoli modi. Imparando alcuni principi di base, tutti possono apprezzare meglio il mondo e il ruolo della scienza in esso.

Fonte originale

Titolo: A Probabilistic Approach to Learning the Degree of Equivariance in Steerable CNNs

Estratto: Steerable convolutional neural networks (SCNNs) enhance task performance by modelling geometric symmetries through equivariance constraints on weights. Yet, unknown or varying symmetries can lead to overconstrained weights and decreased performance. To address this, this paper introduces a probabilistic method to learn the degree of equivariance in SCNNs. We parameterise the degree of equivariance as a likelihood distribution over the transformation group using Fourier coefficients, offering the option to model layer-wise and shared equivariance. These likelihood distributions are regularised to ensure an interpretable degree of equivariance across the network. Advantages include the applicability to many types of equivariant networks through the flexible framework of SCNNs and the ability to learn equivariance with respect to any subgroup of any compact group without requiring additional layers. Our experiments reveal competitive performance on datasets with mixed symmetries, with learnt likelihood distributions that are representative of the underlying degree of equivariance.

Autori: Lars Veefkind, Gabriele Cesa

Ultimo aggiornamento: 2024-08-14 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2406.03946

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.03946

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

Altro dagli autori

Articoli simili