标签：去噪哈密顿网络

何恺明团队再次突破，这次他们将AI与物理学的结合推向了新的高度。通过引入去噪方法和哈密顿神经网络，他们的研究让AI在处理物理问题时表现得更加出色。 去噪哈密顿网络：AI更懂物理的关键 何恺明团队发现，传统的机器学习框架在处理物理问题时存在一些局限性。例如，这些框架往往只关注局部时间关系，忽略了长程和高层物理交互；同时，它们主要聚焦于正向模拟，忽视了其他物理推理任务。为了克服这些问题，团队受到生成图像的扩散模型启发，提出了去噪哈密顿网络（DHN），将哈密顿神力学运算符推广为通用的神经运算符。这...