RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Теоретическая и математическая физика // Архив

ТМФ, 2023, том 214, номер 3, страницы 517–528 (Mi tmf10418)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Машинное обучение в хорошо известных сюжетах

В. В. Долотинabc, А. Ю. Морозовabc, А. В. Пополитовabc

a Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), Долгопрудный, Московская обл., Россия
b Институт теоретической и экспериментальной физики им. А. И. Алиханова Национального исследовательского центра "Курчатовский Институт", Москва, Россия
c Институт проблем передачи информации им. А. А. Харкевича Российской академии наук, Москва, Россия

Аннотация: Машинное обучение в его современной формулировке подразумевает, что ответ любой задачи можно приблизить функцией очень специального вида: специально подобранной композицией тета-функций Хевисайда. Естественно задаться вопросом, могут ли некоторые уже известные ответы на вопросы быть представлены в этой форме. Приведены элементарные, но неочевидные примеры того, что это действительно возможно, и предложено начать систематическую переформулировку существующего знания на языке, совместимом с машинным обучением. Успех либо неудача этих попыток может пролить свет на целый ряд проблем, как научных, так и эпистемиологических.

Ключевые слова: точные подходы к квантовым теориям поля, нелинейная алгебра, машинное обучение, метод наискорейшего спуска.

Поступило в редакцию: 02.12.2022
После доработки: 06.12.2022

DOI: 10.4213/tmf10418


 Англоязычная версия: Theoretical and Mathematical Physics, 2023, 214:3, 446–455

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024