상 전이 메커니즘은 다른 모델에서도 기계 학습 모델의 구조와 밀접한 관련이 있습니다. 예를 들어, 물리 모델의 상태 변화나 상호 작용을 모델링하는 경우, 기계 학습 모델은 이러한 변화를 학습하고 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 기계 학습 모델은 물리적 상태 변화나 상호 작용을 식별하고 해석할 수 있습니다. 또한, 기계 학습 모델의 구조는 데이터의 특성과 모델링할 물리적 시스템의 복잡성에 따라 조정될 수 있으며, 이는 물리 모델의 이해와 해석에 도움이 됩니다.