变形虫上的神经元
代数几何
2022-09-19 v2 机器学习
高能物理 - 理论
摘要
我们应用机器学习方法（如神经网络、流形学习和图像处理）来研究代数几何与弦论中的二维变形虫（amoebae）。借助嵌入流形投影，我们恢复了由所谓的不平衡性（lopsidedness）得到的复杂条件。对于某些情形，其准确率甚至可达约 99%，特别是对于我们以主要关注的具有正系数的 F_0 不平衡变形虫。利用权重和偏置，我们还找到了以较低计算成本确定变形虫亏格的良好近似。一般而言，这些模型能以超过 90% 的准确率轻松预测亏格。利用类似技术，我们还研究了隶属度问题以及变形虫的直接图像处理。
引用
@article{arxiv.2106.03695,
title = {Neurons on Amoebae},
author = {Jiakang Bao and Yang-Hui He and Edward Hirst},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.03695},
year = {2022}
}
备注
53 pages