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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Wetzel, Sebastian [VerfasserIn]   i
 Scherzer, Manuel [VerfasserIn]   i
Titel:Machine learning of explicit order parameters
Titelzusatz:from the Ising model to SU(2) lattice gauge theory
Verf.angabe:Sebastian J. Wetzel and Manuel Scherzer
E-Jahr:2017
Jahr:8 November 2017
Umfang:8 S.
Fussnoten:Gesehen am 23.04.2018
Titel Quelle:Enthalten in: Physical review
Ort Quelle:Woodbury, NY : Inst., 2016
Jahr Quelle:2017
Band/Heft Quelle:96(2017), 18, Seite 184410
ISSN Quelle:2469-9969
Abstract:We present a solution to the problem of interpreting neural networks classifying phases of matter. We devise a procedure for reconstructing the decision function of an artificial neural network as a simple function of the input, provided the decision function is sufficiently symmetric. In this case one can easily deduce the quantity by which the neural network classifies the input. The method is applied to the Ising model and SU(2) lattice gauge theory. In both systems we deduce the explicit expressions of the order parameters from the decision functions of the neural networks. We assume no prior knowledge about the Hamiltonian or the order parameters except Monte Carlo-sampled configurations.
DOI:doi:10.1103/PhysRevB.96.184410
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Volltext ; Verlag: http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevB.96.184410
 Volltext: https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevB.96.184410
 DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevB.96.184410
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1572240865
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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