深度学习应对复杂系统挑战

复杂系统与深度学习的深度融合，标志着人工智能从“单一模式识别”向“全局动态演化”的范式跃迁，其核心价值在于利用深度神经网络的非线性拟合能力，破解高维、非线性、强耦合复杂系统的建模难题，从而实现从预测到因果推断的跨越，范式重构：为何需要“复杂系统+深度学习”传统复杂系统研究依赖微分方程和统计力学,但在面对海量异构……