Phase transition encoded in neural network
We discuss an aspect of neural networks for the purpose of phase transition detection. To this end, we first train the neural network by feeding Ising/Potts configurations with labels of temperature so that it can predict the temperature of input. We do not explicitly supervise if the configurations are in ordered/disordered phase. Nevertheless, we can identify the critical temperature from the parameters (weights and biases) of trained neural network. We attempt to understand how temperature-supervised neural networks capture the information of phase transition by paying attention to what quantities they learn. Our detailed analyses reveal that it learns different physical quantities depending on how well it is trained. Main observation in this study is how the weights in the trained neural-network can have information of the phase transition in addition to temperature.
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TomiyaAkio: RT @TomiyaAkio: 論文出ました。ニューラルネットワークがなぜスピン系の相転移を捉えられるか?に迫った研究の結果です。BNLの菊池君、福岡工大の柏さんとの共同研究です。 https://t.co/J9HksOfrFQ
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TomiyaAkio: My latest paper about machine learning with spin systems is on public. We investigate why neural networks can detect phase and phase transition. This is based on work with Yuta Kikuchi and Kouji Kashiwa. https://t.co/J9HksOfrFQ
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