MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3217363338 · doi:10.22323/1.396.0338

Machine Learning of Thermodynamic Observables in the Presence of Mode Collapse

2022· article· en· W3217363338 sur OpenAlexafffund
Kim A. Nicoli, Christopher J. Anders, Lena Funcke, Tobias Hartung, Karl Jansen, Pan Kessel, Shinichi Nakajima, Paolo Stornati

Notice bibliographique

RevueProceedings of The 38th International Symposium on Lattice Field Theory — PoS(LATTICE2021) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTheoretical and Computational Physics
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónCentres de Recerca de CatalunyaGovernment of CanadaMinistry of Colleges and UniversitiesNuclear PhysicsInstitut Périmètre de physique théoriqueIndustry CanadaNational Science FoundationAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaGeneralitat de CatalunyaFundación CellexU.S. Department of EnergyOffice of Science
Mots-clésObservableComputer scienceContext (archaeology)Parameter spaceStatistical physicsMode (computer interface)Artificial intelligencePhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimating the free energy, as well as other thermodynamic observables, is a key task in lattice field theories. Recently, it has been pointed out that deep generative models can be used in this context [1]. Crucially, these models allow for the direct estimation of the free energy at a given point in parameter space. This is in contrast to existing methods based on Markov chains which generically require integration through parameter space. In this contribution, we will review this novel machine-learning-based estimation method. We will in detail discuss the issue of mode collapse and outline mitigation techniques which are particularly suited for applications at finite temperature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of The 38th International Symposium on Lattice Field Theory — PoS(LATTICE2021)Même sujetTheoretical and Computational PhysicsTravaux en français237 207