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DeepMind发了篇物理论文，用神经网络求解薛定谔方程.近日，DeepMind开源了一个“费米网络”（FermiNet），用来求解分子的电子行为，在30个电子的有机分子上也达到了很高的精度。.本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。.只要解出薛...
DeepMind发了篇物理论文，用神经网络求解薛定谔方程georgesale2020-10-21关注关注本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。只要解出薛定谔方程，你就能预测分子的化学性质。但现实很骨感，迄今为止，科学家只能精确...
DeepMind发了篇物理论文，用神经网络求解薛定谔方程丶Java教程网-IT开发者们的技术天堂.本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。.只要解出薛定谔方程，你就能预测分子的化学性质。.但现实很骨感，迄今为止，科学家只能精确求解...
DeepMind如何用图网络学习物理(论文作者访谈)4732播放·总弹幕数22020-10-1517:59:22.正在缓冲...播放器初始化...加载视频内容...2256641871.动态微博QQQQ空间贴吧.
DeepMind再发Nature，图神经网络解决物理难题.DeepMind作为《自然》期刊的大户，最近在《自然·物理》发表了一篇论文，讲述了如何利用图神经网络研究玻璃态变化的问题。.玻璃，是我们常见却非常陌生的东西。.尽管人类制造玻璃已经有2000多年的历史，但却对...
DeepMind发了篇物理论文，用神经网络求解薛定谔方程.作者：晓查2020-10-2114:52:00.本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。.只要解出薛定谔方程，你就能预测分子的化学性质。.但现实很骨感，迄今为止，科学家只能精确求解一个...
DeepMind再发Nature解决物理难题，图神经网络展示强大能力.玻璃相变（glasstranstion）是物理学研究的重要命题，相变过程的本质尚未被彻底解释。.本周，著名的AI研究机构DeepMind在Naturephysics发表论文，用图神经网络模型，绕开传统的动力学定义，仅仅用粒子...
DeepMind发了篇物理论文，用神经网络求解薛定谔方程.只要解出薛定谔方程，你就能预测分子的化学性质。.但现实很骨感，迄今为止，科学家只能精确求解一个电子的氢原子，即使是只有两个电子的氦原子都无能为力。.原因是有两个以上电子组成的薛定谔方程...
DeepMind发表物理智能最新研究：如何在环境中生成灵活行为.一只猴子在树林之间敏捷而灵活地跳跃穿梭，或者一名足球运动员快速带球过人、劲射得分，这些表现皆令人惊叹。.掌握这种精密复杂的运动控制是物理智能（physicalintelligence）成熟的标志，同时...
DeepMind作为《自然》期刊的大户，最近在《自然·物理》发表了一篇论文，讲述了如何利用图神经网络研究玻璃态变化的问题。玻璃，是我们常见却非常陌生的东西。尽管人类制造玻璃已经有2000多年的历史，但却对其物理性质了解不足。
费米网络正是从这个基本物理原理出发,因此DeepMind将其命名为FermiNet。交换后符号相反,这可能会让你想到线性代数中的行列式。行列式任意两行交换,输出结果就...
编辑:DeepRL论文关于DeepMind:DeepMind,位于英国伦敦,是由人工智能程序师兼神经科学家戴密斯·哈萨比斯(DemisHassabis)等人联合创立,是前沿的人工智能企业,其将机器学习和系统神...
DeepMind作为《自然》期刊的大户,最近在《自然·物理》发表了一篇论文,讲述了如何利用图神经网络研究玻璃态变化的问题。玻璃,是我们常见却非常陌生的东西。尽...
费米网络正是从这个基本物理原理出发,因此DeepMind将其命名为FermiNet。交换后符号相反,这可能会让你想到线性代数中的行列式。行列式任意两行交换,输出结果就...
故事讲得很好，结果很好。能从论文里得到有价值的信息不多。从论文中得到的关于GQN的信息只有：包括2个...
费米网络正是从这个基本物理原理出发,因此DeepMind将其命名为FermiNet。交换后符号相反,这可能会让你想到线性代数中的行列式。行列式任意两行交换,输出结果就...
论文三：多行为的鲁棒性模拟（RobustImitationofDiverseBehaviors） 论文地址：https://deepmind/documents/95/diverse_arxiv.pdf 摘要：深度...
https://youtube/watch?v=JSed7OBasXs&feature=youtu.be&t=170sHowDeepMindlearnsphysicssimulatorswithGraphNetworks(w/authorinterview)...
近日,这支团队联合加州大学伯克利分校的研究人员又发表了一篇名为《通过深度强化学习学会执行物理实验》的论文,论文称他们已经可以训练AI基于目标驱动与物体进行交互,在事先不掌握...
虽然最近才发出来，但是这个不是很新的工作了，去年9月就发了arxiv了，那时候我们在腾讯量子实验室讨论...