神经网络理论研究的物理学思想

本文从物理学的角度探讨了神经网络的理论基础，特别是物理学思想如何影响对神经网络的理解。文章首先介绍了神经网络在人工智能中的重要性，并回顾了物理学在神经网络研究中的历史贡献。接着，通过伊辛模型和感知机模型，展示了物理学如何帮助理解神经网络的运作机制，包括数据驱动的权重更新和对称性破缺现象。文章还探讨了无监督学习和非平衡稳态动力学在神经网络中的应用，最后通过大语言模型的示例泛化能力，展示了物理学在理解复杂神经网络中的潜力。