Machine Learned Hückel Theory: Interfacing Physics and Deep Neural Networks

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标题	Machine Learned Hückel Theory: Interfacing Physics and Deep Neural Networks 机器学习Hückel理论：物理学和深度神经网络的接口相关领域人工神经网络可解释性接口参数化复杂度简单（哲学）统计物理学哈密顿量（控制论）计算机科学深度学习物理人工智能理论物理学算法数学计算机硬件数学优化哲学认识论
网址	https://arxiv.org/abs/1909.12963
DOI	10.48550/arxiv.1909.12963 doi
其它	期刊：arXiv (Cornell University) 作者：Tetiana Zubatyuk; Benjamin Nebgen; Nicholas Lubbers; Justin S. Smith; R.I. Zubatyuk; et al 出版日期：2019-01-01
求助人	好学者在 2024-10-19 12:15:23 发布自江苏，悬赏 10 积分
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