在这里，来自日本 NTT 设备技术实验室（NTT Device Technology Labs）和东京大学的研究团队通过扩展一种称为直接反馈对齐（DFA）的受生物学启发的训练算法来展示物理深度学习。与原始算法不同，所提出的方法基于具有替代非线性激活的随机投影。因此，可以在不了解物理系统及其梯度的情况下训练物理神经网络。此外，可以在可...
首先,在物理教学活动中教师应立足三维目标与核心素养,精研课标、深挖教材,注重知识框架建构的同时,更应聚焦学生个体差异,针对学生的兴趣爱好、发展潜能、知识沉淀等因素设计具有个体差异的物理课标单元模块,满足不同学生的内心渴望,进而促进学生的个性化学习与探究。其次,教师要深度精研课标,剖析教材,梳理物理教材知识脉络体...
由于所提出的方法基于具有任意非线性激活的并行随机投影,可以按照与物理 ELM 或 RC 概念相同的方式在物理系统上执行训练计算。这使得推理和训练的物理加速成为可能。 图:PNN 的概念及其通过 BP 和增强 DFA 进行的训练。(来源:论文) 为了演示概念验证,研究人员构建了一个 FPGA 辅助的光电深度物理 RC 作为工作台。尽...
文章认为,人工神经网络受益于统计物理学和神经科学这两个自然科学学科,深度学习的下一个突破可能来自基于统计物理学概念和方法建立的坚实理论基础,而探索真实大脑计算与深度学习神经网络之间的差异,可能会产生新的脑启发算法。
初中物理深度学习的教学设计的一般流程可以分为分析、设计和评价三大部分。分析过程是对学习需求的分析，其中包括对课程标准、教材、学习内容及学习者特征的分析，进而形成单元学习主题；设计过程包含对学习目标的设计、对学习活动的设计、对教学策略的设计、对教学技术和手段的设计、对教学过程的设计；而评价过程通过形成性...
由于所提出的方法基于具有任意非线性激活的并行随机投影,可以按照与物理 ELM 或 RC 概念相同的方式在物理系统上执行训练计算。这使得推理和训练的物理加速成为可能。 图:PNN 的概念及其通过 BP 和增强 DFA 进行的训练。(来源:论文) 为了演示概念验证,研究人员构建了一个FPGA辅助的光电深度物理 RC 作为工作台。尽管 ...
深度神经网络(DNN)如此强大的原因是启发式理解,即我们通过使用大数据集和遵循特定的训练协议获得优秀的结果。最近,人们提出了一种可能的解释,基于一种基于物理的概念框架——重正化群(RG)以及一种被称为受限玻尔兹曼机的神经网络(RBM)。 RG和RBM作为粗粒度过程 ...
笔者基于教学实践的思考,根据深度学习视域下的单元教学特征,结合具体案例提出初中物理单元教学核心任务设计建议。 (一)以澄清前科学概念为任务 前科学概念是学生在接受科学教育以前,通过日常生活中的各种途径,对事物、事件和现象等所形成的概括性认识。前科学概念中有些是对客观世界的朴素认识,有些则与科学概念相悖,...
物理引导的深度学习（Physics-Informed Deep Learning, PIDL）以其将物理定律直接嵌入神经网络的创新方式，为解决这一难题提供了全新思路。通过引入物理约束，PIDL不仅提高了仿真精度，更显著增强了模型的泛化能力，成为多物理场耦合分析、复杂边界条件处理的有力工具。基础物理信息神经网络（Basic PINN）基础PINN 将物理方程...
在基于物理的深度学习领域，我们可以区分各种不同的基于物理的方法，从目标设计、约束、组合方法和优化到应用。更具体地说，所有方法都针对正向模拟（比如预测状态或时间演化）或逆向问题（比如从观察中获得物理系统的参数化）。物理系统与深度学习之间的融合 按照深度学习和物理体系的整合类型不同，又可以将问题分为下面...