一种机器学习与相变之间的新型映射

摘要

相变是一个重要的物理概念,它代表着从一个热力学状态到另一个热力学状态的转变.它在凝聚态物理、粒子物理、天体物理等物理领域有着广泛的应用.机器学习是研究通过经验自动改进的计算机算法.近年来,随着深入学习的成功,它也是一个非常活跃的研究领域.于是从视觉上证明了监督学习的训练过程与阶段过渡过程十分相似,有可能确定相变理论的核心概念,如对称性断裂或机器学习中的临界点.以MNIST数据集的伊辛模型和自动编码器为例,说明了机器学习训练过程中的“相变”.这种介于机器学习和相变之间的新映射,为理解机器学习带来了新的方法,并使从物理角度解决机器学习问题成为可能.