去噪哈密顿网络

何恺明团队提出一种结合哈密顿神经网络的去噪方法，旨在让AI更懂物理。该方法采用Block-wise哈密顿量和掩码建模策略来改进传统HNN，并通过实验展示了其在正向模拟、表征学习和轨迹插值任务中的优势。