AI与世界难题 · 物理学 · arXiv · 2026-10-20
迈向深度学习与大脑的物理学
原标题: Toward a Physics of Deep Learning and Brains
作者表明，描述大脑中神经元雪崩的方程同样适用于深度神经网络中的活动级联。该框架预测，当网络处于吸收相与活跃相之间、运行于准临界状态时，学习效果最佳。在从不同初始化开始训练的网络中，最大磁化率被证明比与临界点的接近程度更能可靠地预测学习效果。
AI与世界难题 · 物理学 · arXiv · 2026-10-20
原标题: Toward a Physics of Deep Learning and Brains
作者表明，描述大脑中神经元雪崩的方程同样适用于深度神经网络中的活动级联。该框架预测，当网络处于吸收相与活跃相之间、运行于准临界状态时，学习效果最佳。在从不同初始化开始训练的网络中，最大磁化率被证明比与临界点的接近程度更能可靠地预测学习效果。