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摘要

John Pavlus asks whether the success of neural networks leaves anything for human physicists (28 October, p 36), It depends on what you think physicists are trying to do. Experiments carried out using the neural networks he describes are great for telling you how a system is going to work, and potentially for designing new materials. But the only way to have confidence in the results is to test the physical system. A neural network in silicon is just as capable of being misled as are our own carbon-based networks, especially if we fail to provide a piece of relevant information.
机译:约翰·帕夫鲁斯(John Pavlus)询问神经网络的成功是否给人类物理学家留下了任何东西(10月28日,第36页),这取决于您认为物理学家正在尝试做什么。他描述的使用神经网络进行的实验非常适合告诉您系统的工作方式,并可能用于设计新材料。但是,对结果有信心的唯一方法是测试物理系统。硅中的神经网络与我们自己的碳基网络一样具有被误导的能力,尤其是如果我们未能提供一些相关信息的话。

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  • 来源
    《New scientist》 |2017年第3152期|52-54|共3页
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  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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