Unsupervised learning of phase transitions: From principal component analysis to variational autoencoders
We examine unsupervised machine learning techniques to learn features that best describe configurations of the two-dimensional Ising model and the three-dimensional XY model. The methods range from principal component analysis over manifold and clustering methods to artificial neural-network-based v...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Physical review. E Ročník 96; číslo 2-1; s. 022140 |
|---|---|
| Hlavní autor: | |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
United States
18.08.2017
|
| ISSN: | 2470-0053, 2470-0053 |
| On-line přístup: | Zjistit podrobnosti o přístupu |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!