Identifying phase transitions in physical systems with neural networks: a neural architecture search perspective
Rodrigo Carmo Terin, Zochil González Arenas, and Roberto Santana
使用机器学习算法来研究物理系统中的相变是更好地了解这些系统特征的宝贵方法。 神经网络已被用来直接从多体配置中提取相位和相变的信息。 然而,神经网络的一个限制是,它们需要定义其应用之前的模型架构和参数,而这样的确定本身就是一个难题。 在本文中,我们首次研究了神经网络对相位信息的准确性与网络配置(包括体系结构和超参数)之间的关系。 我们制定相位分析作为回归任务,解决生成反映物理系统不同状态的数据的问题,并评估神经架构搜索此任务的性能。 在获得优化的架构后,我们通过神经元覆盖指标进一步实现智能数据处理和分析,评估这些指标估计阶段过渡的能力。 我们的研究结果将神经元覆盖率指标确定为检测物理系统中的相变很有希望。
The use of machine learning algorithms to investigate phase transitions in physical systems is a valuable way to better understand the characteristics of these systems. Neural networks have been used to extract information of phases and phase transitions directly from many-body configurations. However, one limitation of neural networks is that they require the definition of the model architecture and parameters previous to their application, and such determination is itself a difficult problem. ...