newton-kepler
一篇论文的配套代码，研究Transformer在学习预测行星运动时内部学到了什么物理规律或算法，探讨其与开普勒和牛顿定律的关系。
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概述
这个仓库是论文《From Kepler to Newton: Inductive Biases Guide Learned World Models in Transformers》的代码。它研究 Transformer 在学习预测行星运动时内部学到了什么，以及它更像开普勒式还是牛顿式的世界模型。实验使用一维正弦波和二维开普勒轨道，包含可复现论文图表的训练脚本和分析笔记本。
主要特点
- 分类与回归 Transformer 的训练脚本
- 一维正弦波和二维开普勒轨道实验
- 复现图表并分析训练过程的笔记本
- 对比全上下文注意力与局部注意力
适用场景
适合研究学习型世界模型或可解释性，并想复现、扩展该论文实验的研究者。
- 上游仓库
- KindXiaoming/newton-kepler
- GitHub 上的 fork
- Guo-astro/newton-kepler
- 上游 Star 数
- 50
- 分类
- 金融、数据与研究
- 许可证
- 未声明许可证没有许可证时，作者保留所有权利。复用代码前请先询问上游作者。
- Fork 时间
- 2026-02-09
- 同步状态
- 已同步上次同步 2026-09-29
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