和液相两个峰。
神经网络.并行退火在训练神经网络时也有相似的应用。将一个系统运行在N个不同温度的条件下，并根据Metropolis法则 交换不同温度下的状态，因而可以用高温环境的参数去模拟低温环境，反之亦然。并行退火算法可用于人工神经网络训练，改进MCMC，虽然增加了计算复杂度，但提供了更快的马尔科夫链混合（mixing，指收敛）速度和更高的准确性。神经元之间的参数交换被描述为不同温度下分子状态的交换，随机交换的概率由Metropolis法则给出。尤其用于约束波茨曼机训练。