报告题目：利用变分自回归神经网络(VANs)探测拓扑相变
报告人：王凌霄博士，清华大学
报告时间：2019年12月23日 10:00
报告地点：理8-210
报告摘要：目前人工智能尤其是机器学习在日常生活和工业发展中正发挥着越来越重要的作用。而深度学习作为一种强有力的机器学习方法，擅长从数据中发现并有效表征内部规律与关联，这种特性使得它在科学研究中也开始发挥新颖而强有力的影响。本报告将介绍深度学习的基本概念以及在物理学领域的广泛应用，并介绍如何用生成模型(Generative Model)来进行格点(Lattice)计算，最后展示用变分自回归网络来求解XY模型并给出拓扑相变的温度相图。