論文の概要: Interpretable machine learning in Physics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08021v1
- Date: Fri, 11 Mar 2022 15:17:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-16 16:16:17.517889
- Title: Interpretable machine learning in Physics
- Title(参考訳): 物理における解釈可能な機械学習
- Authors: Christophe Grojean, Ayan Paul, Zhuoni Qian, Inga Str\"umke
- Abstract要約: 多変量法に解釈可能性を加えることは、高次相関を持つ複雑な物理系を探索するための強力なシナジーを生み出す。
システムの基盤となるダイナミクスに,ある程度の明快さをもたらします。
- 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: Adding interpretability to multivariate methods creates a powerful synergy
for exploring complex physical systems with higher order correlations while
bringing about a degree of clarity in the underlying dynamics of the system.
- Abstract(参考訳): 多変量法に解釈性を加えることは、より高次相関を持つ複雑な物理系を探索し、システムの基盤となるダイナミクスにある程度の明確さをもたらす強力な相乗効果をもたらす。
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