图1. Richardson Lucy去卷积的分解以及RLN的训练和应用(图源自Nature Methods) RLN的学习参数数量不到CARE和RCAN的1/60,RLN训练后还能提供快速运行时间,处理时间至少提高了4倍,比3D RCAN快近50倍。最后,RLN比RLD提供了更好的轴向分辨率,...
将深度学习模型引入到散射成像研究中来,通过设计一种在控制弹道光比例的条件下研究网络图像预测能力和采样位置关系的方案,利用弹道光和散射光分布对介质位置变换的敏感特性差异,确立了深度学习散射成像的物理模型。
其次，结合物理特性可以增强模型的鲁棒性和泛化能力。深度学习模型在面对复杂和噪声较大的数据时容易受到干扰，导致性能下降。而物理特性则可以提供额外的约束和先验知识，帮助模型更好地处理这些情况。例如，在自然语言处理中，通过引入语法、语义和逻辑等物理特性，我们可以改善模型在处理复杂句子结构和歧义问题上的表现，...
高毅勤,北京大学理学部副主任, JCTC杂志副主编探讨了人工智能(AI)在计算化学和生物物理学中的应用,特别是在药物设计和蛋白质结构预测领域的潜力。随着AI技术的进步,研究人员能够更高效地解决传统方法难以应对的复杂问题,特别是在跨时间和空间尺度的生命过程建模方面。
与美国国家生物医学成像和生物工程研究所Hari Shroff及Yicong Wu合作在Nature Methods杂志在线发表题为“Incorporating the image formation process into deep learning improves network performance”的研究论文,该研究提出了Richardson-Lucy网络(Richardson–Lucy network, RLN),一种快速、轻量级的三维荧光显微反褶积深度学习...
除了游戏公司育碧,DeepMind也对用神经网络做物理模拟感兴趣。 他们用的是图神经网络,而且预测的不是物体的位置而是加速度,再用欧拉积分计算出相应的速度和位置。 通过这个模型,DeepMind成功模拟了水、沙子和黏稠物的运动。 不过可惜的是这项研究更注重展示深度学习方法能做什么,在预测速度上和传统解算方法相比没有太大...
基于物理模型的深度学习训练方法结合了物理学、数学和统计学等多学科的知识,通过加入物理约束将物理模型融入到深度学习中,从而提高了模型的可靠性和泛化能力。 目前,基于物理模型的深度学习训练方法主要分为以下几类: 1.基于物理方程的深度学习模型 这种方法将物理方程嵌入到深度学习模型中,通过求解不同的方程组来完成模...
🧩然后,进行模型建构,让学生亲手操作,深入理解物理概念。🔄逆向建构,进阶深度学习。通过逆向思维,帮助学生更好地掌握知识。🌐最后,迁移拓展,升华深度学习。将所学知识应用到实际问题中,培养学生的核心素养。💡通过这些策略,我们可以更好地促进深度学习,让物理模型教学更加高效!
变构学习模型提倡在原有心智结构解构的基础上进行新知识的有效建构,与深度学习理论相适切。本研究基于变构学习模型理论和深度学习理论,以大学物理力学部分的教学为例,采用质性和量化相结合的研究方法对大一学生在解决一道力学问题时的心智处理...
关键词建模；深度学习；论证思维 一、物理模型、建模和科学论证方法 物理模型一般指排除研究对象外部现象中的 各种非主要因素，把握客观对象的本质特征，根 据其本质特征而建立起来的抽象化对象。耳I |aatxa|- 如：自由落体运动、简谐运动、碰撞等 理论模型问题模型如：共点力的平衡、波粒二象性等如：传送带、木板...