Física - Sistemas desordenados e redes neuronais

Um olhar sobre os comportamentos caóticos dos sistemas quânticos e suas implicações.

Uma análise do impacto do SGD em redes neurais de duas camadas.

Pesquisadores investigam a relação entre supercondutividade e localização de muitos corpos em sistemas de banda plana.

Estudo revela como a anisotropia influencia o transporte de ondas atômicas em sistemas desordenados.

Um estudo das arrumações de dímeros na estrutura de tiling AB única.

Uma visão geral das redes neurais profundas e suas dinâmicas de aprendizado.

Explorando semelhanças entre neurônios em disparo e estados de materiais.

Um novo modelo de transformer usando Memória Associativa pra um processamento melhorado.

Explorando o uso de ARNNs pra entender sistemas físicos e interações de partículas.

Descubra como as medições afetam os estados de emaranhamento em circuitos quânticos.

Um olhar sobre medições quânticas, emaranhamento e sua importância.

Uma ferramenta eficiente para treinar modelos que preveem o comportamento atômico usando aprendizagem de máquina.

Uma visão geral da localização de muitos corpos e sua análise usando homologia persistente.

Um olhar sobre os GLMs e a relação deles com misturas gaussianas.

Esse artigo explora como o comportamento dos elétrons é afetado pela desordem nos materiais.

Uma olhada no emaranhamento quântico usando a teoria do campo médio dinâmico.

A dispersão mostra como as substâncias se movem através de materiais porosos, afetando a ciência ambiental.

Pesquisas revelam as condições para bordas de mobilidade em sistemas desordenados por meio de um novo modelo AA.

Examine as dinâmicas e transições de partículas em sistemas quase periódicos.

Novas descobertas mudam nossa compreensão sobre a localização em muitos corpos em sistemas quânticos desordenados.

Pesquisas revelam uma nova compreensão da ordem nemática eletrônica em TDBG usando aprendizado de máquina.

Explore como as taxas de aprendizado, profundidade e largura influenciam o desempenho de DNN.

Examinando como os grupos chegam a um consenso apesar das incertezas individuais.

Pesquisadores analisam o diagrama de Hubble para a expansão cósmica usando Redes Neurais avançadas.

Este artigo explora como circuitos que medem apenas criam estados quânticos únicos.

Novos métodos usando deep learning melhoram a extração de kernel de memória de sistemas complexos.

Examinando como diferentes tipos de barulho mudam dimensões críticas em transições de fase.

O Lasso ajuda a identificar dados importantes em conjuntos de dados complexos.

Esse estudo mostra como o movimento e a divisão das células moldam a estrutura dos tecidos.

Uma olhada na quebra de ergodicidade fraca e suas implicações na pesquisa sobre vidros de spin.

Um estudo do modelo de Kitaev revela fases complexas em líquidos quânticos de spin.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra classificar direitinho a idade do vidro com base na estrutura.

Pesquisas mostram como a estrutura de peso influencia o desempenho de modelos de deep learning.

Estudo revela como defeitos estruturais afetam a localização de ondas em materiais 2D.

Analisando a dinâmica da medição quântica em um circuito inspirado no Bacon-Shor, revela um comportamento de fase complexo.

Pesquisadores desenvolvem um novo método pra prever movimentos físicos com precisão.

Este estudo analisa como interações fortes afetam superfluidos fermiônicos durante mudanças nas condições.

Explorando como a inferência bayesiana se adapta a redes neurais com larguras finitas.

Descubra como o aprendizado por transferência pode melhorar as previsões de propriedades dos materiais de forma eficiente.

Um olhar sobre como impurezas mudam a condutividade elétrica em semicondutores.