Fugu-MT 論文翻訳(概要): Thermodynamics of learning physical phenomena

論文の概要: Thermodynamics of learning physical phenomena

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12749v3
Date: Fri, 26 May 2023 06:08:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-30 00:06:32.520351
Title: Thermodynamics of learning physical phenomena
Title（参考訳）: 物理現象を学習する熱力学
Authors: Elias Cueto and Francisco Chinesta
Abstract要約: 熱力学が学習過程にどのように役立つかを概観する。同時に、ある現象が記述されるスケールなどの側面の影響について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Thermodynamics could be seen as an expression of physics at a high epistemic level. As such, its potential as an inductive bias to help machine learning procedures attain accurate and credible predictions has been recently realized in many fields. We review how thermodynamics provides helpful insights in the learning process. At the same time, we study the influence of aspects such as the scale at which a given phenomenon is to be described, the choice of relevant variables for this description or the different techniques available for the learning process.
Abstract（参考訳）: 熱力学は高い認識レベルで物理学の表現と見なすことができる。このように、機械学習の手順が正確で信頼できる予測を達成するための帰納的バイアスとしてのポテンシャルは、近年多くの分野で実現されている。熱力学が学習過程にどのように役立つかを概観する。同時に,与えられた現象を記述すべきスケール,この記述に関連する変数の選択,学習プロセスで利用可能な異なる手法などの影響について検討する。

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