Architecture as physical prior: cooperative neural network for nuclear masses
Die Studie stellt das Cooperative Neural Network (CoNN) vor, ein Architekturentwurf, der physikalische Induktionsvoraussetzungen direkt in die Netzwerkstruktur integriert, um Kernmassen allein aus Protonen- und Neutronenzahlen mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, ohne auf manuell erstellte physikalische Merkmale oder theoretische Baselines angewiesen zu sein.