| Téléchargement | - Voir la version finale : Phase space sampling and operator confidence with generative adversarial networks (PDF, 910 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Mills, Kyle1; Rechercher : Tamblyn, Isaac1 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Technologies de sécurité et de rupture
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| Format | Texte, Article |
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| Résumé | We demonstrate that a generative adversarial network can be trained to produce Ising model configurations in distinct regions of phase space. In training a generative adversarial network, the discriminator neural network becomes very good a discerning examples from the training set and examples from the testing set. We demonstrate that this ability can be used as an anomaly detector, producing estimations of operator values along with a confidence in the prediction. |
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| Date de publication | 2017-10-23 |
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| Maison d’édition | Cornell University Library |
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| Langue | anglais |
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| Publications évaluées par des pairs | Non |
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| Numéro NPARC | 23002457 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 062beebf-9bcd-479e-ab33-e1f11174f2cd |
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| Enregistrement créé | 2017-11-14 |
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| Enregistrement modifié | 2020-05-30 |
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