Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Accuracy of Restricted Boltzmann Machine Models of Ising Systems

論文の概要: The Accuracy of Restricted Boltzmann Machine Models of Ising Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12867v1
Date: Mon, 27 Apr 2020 15:23:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-09 06:13:37.276404
Title: The Accuracy of Restricted Boltzmann Machine Models of Ising Systems
Title（参考訳）: イジングシステムの制限ボルツマンマシンモデルの精度
Authors: David Yevick, Roger Melko
Abstract要約: 本稿では,これらのパラメータがイジングスピン系計算に与える影響について詳細に検討する。比熱などの統計量の精度とエネルギーと磁化の連成分布の精度のトレードオフを識別する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Restricted Boltzmann machine (RBM) provide a general framework for modeling physical systems, but their behavior is dependent on hyperparameters such as the learning rate, the number of hidden nodes and the form of the threshold function. This article accordingly examines in detail the influence of these parameters on Ising spin system calculations. A tradeoff is identified between the accuracy of statistical quantities such as the specific heat and that of the joint distribution of energy and magnetization. The optimal structure of the RBM therefore depends intrinsically on the physical problem to which it is applied.
Abstract（参考訳）: 制限ボルツマンマシン(RBM)は物理システムをモデル化するための一般的なフレームワークを提供するが、その振る舞いは学習率、隠れノードの数、しきい値関数の形式などハイパーパラメータに依存する。本稿では,これらのパラメータがイジングスピン系計算に与える影響について詳細に検討する。比熱などの統計量の精度とエネルギーと磁化の連成分布の精度との間にはトレードオフがある。したがって、RBMの最適構造は、適用される物理的問題に本質的に依存する。

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