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作者 CY2018 在 PTT [ Physics ] 看板的留言(推文), 共9則

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[ Physics ]10 留言, 推噓總分: +1

作者: loser113 - 發表於 2020/04/19 10:50(5年前)

1^F→CY2018: 網站點進去很黑所以沒看，印象中在某篇算多體系統的paper04/20 10:08

2^F→CY2018: 中這裡的P是拿來做Monte Carlo sampling，sample 出很多04/20 10:08

3^F→CY2018: 個system configuration後，用這些basis算出一個ground st04/20 10:08

4^F→CY2018: ate energy，再得出要最小化ground state energy的weight04/20 10:08

5^F→CY2018: gradient，得出下一組RBM參數，再做一樣的事，直到最後會04/20 10:08

6^F→CY2018: 收斂到一組參數使得ground state energy最小。04/20 10:08

7^F→CY2018: 所以看你的目標函數是什麼，RBM主要作用在產生sample的機04/20 10:12

8^F→CY2018: 率那邊，每次更新參數後機率分佈會有些改變，最後收斂到會04/20 10:12

9^F→CY2018: 算出你目標函數極值的參數，大概是這樣。04/20 10:12

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