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Providing physics guidance in Bayesian neural networks from the input layer: The case of giant dipole resonance predictions
Physical Review C ( IF 3.2 ) Pub Date : 2021-09-20 , DOI: 10.1103/physrevc.104.034317 Xiaohang Wang , Long Zhu , Jun Su
Physical Review C ( IF 3.2 ) Pub Date : 2021-09-20 , DOI: 10.1103/physrevc.104.034317 Xiaohang Wang , Long Zhu , Jun Su
Background: A Bayesian neural network (BNN) approach has been applied to evaluate and predict the nuclear data. The BNN is a numerical algorithm. When one incorporates this algorithm in nuclear physics analyses, how to maintain the scientific rigor is a key problem and presents new challenges.
中文翻译:
从输入层提供贝叶斯神经网络的物理指导:巨偶极共振预测案例
背景:贝叶斯神经网络 (BNN) 方法已被应用于评估和预测核数据。BNN 是一种数值算法。当人们将此算法纳入核物理分析时,如何保持科学严谨性是一个关键问题,并提出了新的挑战。
更新日期:2021-09-20
中文翻译:
从输入层提供贝叶斯神经网络的物理指导:巨偶极共振预测案例
背景:贝叶斯神经网络 (BNN) 方法已被应用于评估和预测核数据。BNN 是一种数值算法。当人们将此算法纳入核物理分析时,如何保持科学严谨性是一个关键问题,并提出了新的挑战。