< "https:">提供的《学霸的模拟器系统》 第102章 物理信息神经网络（求收藏求追读求月票）(第1/2页)
有了新的想法,林允宁立刻合上笔记本,抓起桌上的集训队图书卡,走向金陵大学图书馆。
高翔曾经跟他说过,在制备非平衡磁控溅射的多组分金属薄膜时,想找到一种方法,只用少量的xrd数据和几个简单的电学指标,就能快速判断样品是否落在了想要的目标相区。
当时,林允宁给了他一个用贝叶斯框架搭建的,用红、黄、绿三色灯判断样品相区的构思。
只是,他还没来得及实现,就被雅努斯计划吸引了全部注意力,将这个课题搁置了。
如今看来,用神经网络来处理这个问题,可能比贝叶斯模型更高效。
“三色灯”项目,本质上是一个分类问题,与识别猫狗并无二致。
而里希特教授的随机电报噪声,则是一个更复杂的时域信号识别问题。
两者有一定的共通之处,也许能用相似的方法论来解决。
林允宁决定先从简单一些的“三色灯”项目开始做起,积累了经验,再推广到rtn问题中。
雅努斯计划的实验验证部分,他目前毫无思路,只能先做其他课题,慢慢寻找灵感。
图书馆,计算机科学阅览区。
林允宁在高大的书架间穿行,最终抽出了两本厚重的英文影印书:
克里斯托弗?毕晓普的《模式识别与机器学习》和hyk的《神经网络》。
回到宿舍,他快速翻阅着那两本书。
感知机、反向传播、梯度下降......这些在十几年后烂大街的概念,在2005年的此刻,对绝大多数人而言还如同天书。
但对林允宁来说,这套逻辑清晰的数学框架并不难理解。
【检测到你已完成对《模式识别与机器学习》的首次通读,该知识模块已成功收录!】
【新知识模块:机器学习lv.1概念认知】
林允宁没有犹豫,直接调动了系统。
【注入模拟时长:200小时!】
【指定模块:机器学习lv.1->lv.2范式掌握!】
当模拟结束,林允宁睁开眼时,一个基础的神经网络框架已经在他脑中清晰成型。
他立刻打开电脑,开始用python搭建一个最简单的络,加入到了ether中,命名为ether_。
在【模拟科研】的帮助下,他很快完成了新模块的编写。
吃过午饭,他带着初步完成的ether_模块,来到了材料学院高翔的实验室。
实验室里还是一如既往,真空泵低沉地嗡鸣。
高翔的办公桌上还摆着两个泡面桶。
他看到林允宁,布满血丝的眼睛里亮起一丝期待。
“林师弟,你那边......”
“模型做好了,可以试试。”
林允宁将自己的笔记本电脑连接到高翔的工作站上,调出了一个简洁的界面,“我已经把你发给我的实验数据和对应的工艺参数,还有你对样品质量的''好''、''中''、''差”的标记,全部导入了ether进行训练。
“我现在需要更多的数据,进行交叉验证。”
高翔点了点头,立刻行动起来,将最近一个月的数据??十几份样品的xrd图谱和对应的溅射功率、气压、时间等参数,输入这个新模型。
“开始交叉验证。”
林允宁点下鼠标,进度条开始缓慢移动。
十分钟后,屏幕上弹出了一个分类准确率。
53.2
这个准确率,和闭着眼睛瞎猜也没什么区别。
实验室里一片安静。
高翔脸上的期待迅速褪去,最终化为一声无奈的叹息。
他摘下眼镜,用力揉了揉眉心,声音里带着实验人特有的疲惫:
“唉,我就知道没这么简单。机器学习这东西,在咱们这种小样本、高维度的材料科学里,可能真的不适用。”
他并没有抱怨,失败是科研的常态,他早已习惯。
林允宁却没说话,只是盯着屏幕上的混淆矩阵。
那上面显示,模型能轻易地区分出“好”和“差”的样品,却在“中等”和“良好”这两个最关键的区间,错得一塌糊涂。
为什么总在这两个区间犯错?
林允宁修长的手指轻轻敲击着桌面,很快有了结论。
从xrd图谱上看,这两个区间区别不大,峰型和峰位确实很像。
但神经网络只看到了相似性,却不知道实现两者的工艺参数,比如功率和气压,在物理意义上天差地别。
换句话说,问题不出在神经网络本身,而在于他给的“信息”不够。
“高师兄,”
林允愈抬起头,“我们得教它物理。
“教它物理?”
高翔没听懂。
“对。它现在只会''看'',不会“理解”。”
林允宁指着屏幕,“我们得把溅射功率、气压这些工艺参数,不是作为普通数据,而是作为强约束的‘物理规则”,强行写进模型里。让它知道,功率提高1瓦,和气压改变1帕,对最终晶体结构的影响是完全不同的。”
一个全新的混合模型框架??“物理信息神经网络”,在他脑中成型。
【注入模拟时长:50小时!】
【模拟科研启动......】
【第15小时,你正在重构算法。你尝试将描述原子扩散和成核过程的rrheni方程,作为一个惩罚项,加入到神经网络的损失函数中。任何不符合该物理规律的参数预测,都会受到巨大惩罚。】
【第45小时你意识到,你正在创造一种全新的模型:不再是让机器去拟合物理,而是用物理去约束机器。】
现实中,林允宁的手指在键盘上翻飞。
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