Deep learning and physics
Bibliographische Detailangaben
- Titel
- Deep learning and physics
- verantwortlich
- ; ;
- veröffentlicht
- Erscheinungsjahr
- 2021
- Teil von
- Mathematical physics studies
- Erscheint auch als
- Tanaka, Akinori, Deep Learning and Physics, Singapore : Springer, 2021, 1 Online-Ressource (XIII, 207 Seiten)
- Andere Ausgaben
- Deep Learning and Physics
- Medientyp
- Buch
- Datenquelle
- K10plus Verbundkatalog
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Inhaltsangabe:
- Chapter 1: Forewords: Machine learning and physics -- Part I Physical view of deep learning -- Chapter 2: Introduction to machine learning -- Chapter 3: Basics of neural networks -- Chapter 4: Advanced neural networks -- Chapter 5: Sampling -- Chapter 6: Unsupervised deep learning -- Part II Applications to physics -- Chapter 7: Inverse problems in physics -- Chapter 8: Detection of phase transition by machines -- Chapter 9: Dynamical systems and neural networks -- Chapter 10: Spinglass and neural networks -- Chapter 11: Quantum manybody systems, tensor networks and neural networks -- Chapter 12: Application to superstring theory -- Chapter 13: Epilogue -- Bibliography -- Index.