Pontryagin had the Lagrangian formulation of optimal control: the Lagrange multipliers are the back-propagated variables, i.e. the state of the adjoint system & the momentum in Lagrangian classical physics. The math was there. But not the algorithms nor the instantiations to ML.
嚴樂村1988年代有一個文章，總結了反向傳播，optimal control，變分原理等的關係
。近日，他在twitter答：
Pontryagin had the Lagrangian formulation of optimal control: the Lagrange
multipliers are the back-propagated variables, i.e. the state of the adjoint system & the momentum in Lagrangian classical physics.
The math was there. But not the algorithms nor the instantiations to ML.
所以DL和之前不同領域所用的算法，在數學上有相似之處。因此，從社區擴散的角度來考慮，既然語言沒有不合之處。所以幾年前我認為，DL可以廣泛用於自然科學研究。現在
，這
個領域的結果已經有不少。最近的例如一個科學計算問題的state of art：
https://www.nature.com/articles/s41557-020-0544-y
你用纯英文发表，凭这些年的积累，应该给美国华人赚不少credit了。
你们轮子真是天才，华人的智商被你们拉低了一半。
【 在 iDemocracy (DEMO) 的大作中提到: 】
: 你用纯英文发表，凭这些年的积累，应该给美国华人赚不少credit了。