受限玻尔兹曼机的广义化特性与短程序
摘要：使用受限玻尔兹曼机（RBM）研究二元合金的短程有序性。该网络通过对一个简单的伊辛型二元合金模型进行蒙特卡洛模拟得到的数据进行训练，并用于计算沃伦-考利短程有序参数和其他热力学性质。我们证明RBM不仅能够重现其训练过程中的合金浓度的有序参数，还可以预测其他任意浓度的有序参数。
作者：M. A. Timirgazin and A. K. Arzhnikov
论文ID：2101.08089
分类：Disordered Systems and Neural Networks
分类简称：cond-mat.dis-nn
提交时间：2021-11-01