鄂维南：从数学角度，理解机器学习的“黑魔法”，并应用于更广泛的科学问题（2）
3.2 AI for science利用机器学习处理高维问题的能力，我们可以解决更多科学上的难题。这里我们举两个例子。第一个例子是Alphafold。参考：J. Jumper et al. (2021)第二个例子，便是我们自己的工作：深度势能分子动力学(DeePMD)。这是能达到从头计算精度的分子动力学。我们所使用的新的模拟“范式”便是：❖利用量子力学第一性原理计算提供数据；❖利用神经网络，给出....
鄂维南：从数学角度，理解机器学习的“黑魔法”，并应用于更广泛的科学问题（1）
北京时间 2022 年 7 月 8 日晚上 22:30，鄂维南院士在 2022 年的国际数学家大会上作一小时大会报告 (plenary talk)。今天我们带来鄂老师演讲内容的分享。鄂老师首先分享了他对机器学习数学本质的理解（函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman 方程的求解）；然后介绍了机器学习模型的逼近误差、泛化性质以及训练等方面的数学理论；最后介绍如何利用机器学习来求解困难的科学计....
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