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  • 電鏡中的垃圾變黃金—深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    電鏡中的垃圾變黃金—深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  • 電鏡中的垃圾變黃金—深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  •   發(fā)布日期: 2019-06-04  瀏覽次數(shù): 1,474

    近十年來(lái),掃描探針、電子顯微鏡和光學(xué)顯微鏡的光譜成像方法發(fā)展迅速,導(dǎo)致了大型多維數(shù)據(jù)集的興起。在許多情況下,將高光譜數(shù)據(jù)降維到較低維度的材料特征參數(shù),要依賴功能擬合,雖然擬合函數(shù)的近似形式是已知的,但函數(shù)的參數(shù)卻是需要人為確定的。然而,通過(guò)迭代方法實(shí)現(xiàn)噪聲數(shù)據(jù)的功能擬合(如最小二乘梯度下降),常常會(huì)出現(xiàn)虛假結(jié)果。

     

    來(lái)自美國(guó)橡樹(shù)林國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的Stephen Jesse領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì),提出了一種新的方法,可用來(lái)逆向解決問(wèn)題,可從基于光譜成像數(shù)據(jù)的最小二乘擬合中提取物理模型參數(shù),并能通過(guò)深度學(xué)習(xí)測(cè)定先驗(yàn)參數(shù)而增強(qiáng)提取能力。他們將這種方法應(yīng)用于從壓電響應(yīng)力顯微鏡數(shù)據(jù)中提取簡(jiǎn)諧振子參數(shù),并證明了通過(guò)結(jié)合使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘擬合,可以探測(cè)比傳統(tǒng)方法低一個(gè)數(shù)量級(jí)的信號(hào)響應(yīng),接近激發(fā)信號(hào)的熱限制。作為模型系統(tǒng),他們演示了從層狀鐵電化合物的帶激發(fā)壓電響應(yīng)力顯微鏡成像中,提取阻尼簡(jiǎn)諧振子參數(shù)。這種使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是通用的,并且在正向和反向情況下都顯示出它們作為函數(shù)近似器的效用,且它們?cè)卩须s的環(huán)境中工作良好。


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