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Machine learning transforms how microstates are sampled

人工神经网络 人工智能 能量（信号处理） 深度学习 计算机科学 模式识别（心理学） 统计物理学 机器学习 数学 物理 统计
作者
Mark E. Tuckerman
出处
期刊：Science [American Association for the Advancement of Science]
日期：2019-09-05 卷期号：365 (6457): 982-983 被引量：43
链接
nih.govdoi.org
标识
DOI：10.1126/science.aay2568
摘要
A deep neural network is trained to optimally explore rugged potential energy landscapes in simulations
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