本次培訓主要目標

?

1、學會使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決我們的實際需求。

???我們的需求是使用深度學習方法快速得到輻射粒子在物體中的能量沉積分布。

???射線（或者說輻射粒子，比如光子、電子、質(zhì)子、alpha粒子等）進入物體后，與物體中原子發(fā)生相互作用，能量不斷衰減，直到能量全部沉積在物體中。使用蒙特卡羅程序可以進行粒子與物質(zhì)相互作用過程的模擬仿真，并能給出在物質(zhì)中的能量沉積分布情況。但是蒙特卡羅程序計算非常耗時，我們希望實現(xiàn)，用大量蒙特卡羅程序模擬的不同輻射條件和物體種類下，物體中能量沉積分布的結(jié)果訓練深度學習模型，使得在改變輻射條件和物體種類后，模型能很快給出能量沉積分布。

????據(jù)我們目前了解的情況，好像用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較合適。

?

2、了解深度學習目前水平、潛在能力及局限性。

?

?

?

?

培訓重點內(nèi)容

1、希望首先簡單介紹深度學習方法原理，然后重點用實際算例講算法的各種經(jīng)典應(yīng)用；

2、目前深度學習能解決問題的水平、局限性及瓶頸；

3、當設(shè)計完一個模型，通常進行如何評價？

4、解決我們的實際需求的關(guān)鍵問題及難點，比如，模型層數(shù)、節(jié)點、參數(shù)、對學習訓練例子的要求，等等。

?

?

?