Architecture as physical prior: cooperative neural network for nuclear masses
이 논문은 물리적 인덕티브 바이어스를 네트워크 아키텍처에 직접 내장하여 기존 물리 기반 특징이나 이론적 기준 없이 원자핵의 질량을 0.269 MeV 의 오차로 예측하는 'Cooperative Neural Network (CoNN)'를 제안하고, 이를 통해 물리적으로 동기화된 아키텍처 제약이 특징 공학을 대체할 수 있음을 입증했습니다.