論文の概要: A Group-Equivariant Autoencoder for Identifying Spontaneously Broken Symmetries in the Ising Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06319v1
• Date: Sun, 13 Feb 2022 14:12:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-02-16 07:32:24.685931
• Title: A Group-Equivariant Autoencoder for Identifying Spontaneously Broken Symmetries in the Ising Model
• Title（参考訳）: イジングモデルにおける自発的破壊対称性を同定する群同変オートエンコーダ
• Abstract要約: 本稿では,各温度でハミルトニアンの対称性が壊れているかを決定することによって,Ising普遍性クラスにおける位相境界を同定する新しいディープニューラルネットワーク手法を提案する。 我々は、2次元古典強磁性及び反強磁性イジングモデル上でGE-autoencoder法をテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0705399532413618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce the group-equivariant autoencoder (GE-autoencoder) -- a novel deep neural network method that locates phase boundaries in the Ising universality class by determining which symmetries of the Hamiltonian are broken at each temperature. The encoder network of the GE-autoencoder models the order parameter observable associated with the phase transition. The parameters of the GE-autoencoder are constrained such that the encoder is invariant to the subgroup of symmetries that never break; this results in a dramatic reduction in the number of free parameters such that the GE-autoencoder size is independent of the system size. The loss function of the GE-autoencoder includes regularization terms that enforce equivariance to the remaining quotient group of symmetries. We test the GE-autoencoder method on the 2D classical ferromagnetic and antiferromagnetic Ising models, finding that the GE-autoencoder (1) accurately determines which symmetries are broken at each temperature, and (2) estimates the critical temperature with greater accuracy and time-efficiency than a symmetry-agnostic autoencoder, once finite-size scaling analysis is taken into account.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グループ同変オートエンコーダ (GE-autoencoder) を導入し,各温度でハミルトニアンの対称性が壊れているかを決定することにより,Ising普遍性クラスにおける位相境界を同定する新しいディープニューラルネットワーク手法を提案する。 GEオートコーダのエンコーダネットワークは、位相遷移に関連する順序パラメータをモデル化する。 GE-オートエンコーダのパラメータは、エンコーダが壊れない対称性のサブグループに不変であるように制約されるため、GE-オートエンコーダのサイズがシステムサイズに依存しないような自由パラメータの数が劇的に減少する。 GEオートコーダの損失関数は、残りの対称性の商群に等しくなる正規化項を含む。 2次元の古典強磁性及び反強磁性イジングモデルを用いてGE-オートエンコーダ法を試験し、GE-オートエンコーダ(1)が各温度でどの対称性が壊れているかを正確に決定し、(2)対称性に依存しないオートエンコーダよりも高い精度と時間効率で臨界温度を推定する。

関連論文リスト

• Beyond ICA: Identifiability by Symmetry Breaking [0.15229257192293197]
  我々は,PWAデコーダとガウス混合モデル(GMM)を用いた深部生成モデル(DGM)の識別可能性を証明する。 対称性の破れに対する3つの代数的コントラスト原理を導入する。 結果は階層構造を形成する: 法的な識別可能性 (LID; Latent distribution to a global affine map) から、地図の識別可能性 (MID; decoder up to the same map) から、後方および地点の識別可能性 (custual identifiability) まで。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-25T12:27:10Z)
• Computer-Aided Design Generation by Cascaded Discrete Diffusion Model [42.90502940340903]
  本稿ではCAD生成のための離散拡散フレームワークを提案する。 等方的ガウス摂動とは異なり、我々の手法の前方プロセスは分類的トークン分布を直接操作する。 DeepCADデータセットの実験では、提案手法が既存の自己回帰的・連続拡散モデルを超えていることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-06T15:26:11Z)
• Lattice and PT symmetries in tensor-network renormalization group: a case study of a hard-square lattice gas model [0.0]
  格子対称性とPT対称性をTNRGに2次元(2D)に組み込む方法を示す。 我々は、これらの対称性を粗粒度テンソルネットワークで適切に定義し、これらの対称性を組み込んだTNRGスキームを提案する。 モデルの2つの相転移の臨界パラメータとスケーリング次元を推定し,提案手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-26T14:30:38Z)
• Rethinking Multinomial Logistic Mixture of Experts with Sigmoid Gating Function [84.47276999832135]
  また,シグモイドゲートは,パラメータと専門家推定の双方において,ソフトマックスゲートよりも低い値を示した。 温度をシグモイドゲートに組み込むと,温度とゲーティングパラメータの内在的な相互作用により指数律のサンプルが複雑になることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-01T22:19:16Z)
• Charge-Informed Quantum Error Correction [0.0]
  本稿では,$rm U(1)$-enriched Topological quantum memoryにおける量子誤差補正の統計物理について検討する。 最適復号器の誤差閾値は、西森線上の乱れた2次元整数ループモデルにおける連続相転移に対応する。 最適復号化遷移は、巻数分散の修正万能跳躍を伴うベレジンスキー=コステリッツ=トゥーレスを示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-26T18:59:21Z)
• Learning vertical coordinates via automatic differentiation of a dynamical core [39.817742239477255]
  本稿では,パラメトリックな垂直座標系を動的コア内の学習可能なコンポーネントとして定義する枠組みを提案する。 アラカワCグリッド上の2次元非静水性方程式に対するエンドツーエンドの微分可能な数値解法を開発した。 これらの学習座標は、非線形統計ベンチマークにおいて平均2乗誤差を1.4倍から2倍に減少させることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-19T18:31:07Z)
• Unveiling dynamical quantum error correcting codes via non-invertible symmetries [0.0]
  量子誤り訂正のための静的安定化器符号の強力な一般化として、動的安定化器符号 (DSC) が最近登場した。 我々は、キューディット・パウリ測度と非可逆対称性の対応性を確立することによって、DSCの物理的および位相的理解を提供する。 そこで, DSC の誤差検出器は, 終端が直線演算子を定義するゲージ理論における有理曲面演算子に対応し, 検出可能な誤差は, 直線と非自明に組む曲面演算子であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-10T17:15:44Z)
• Multi-Scale Geometric Autoencoder [10.509144950561103]
  オートエンコーダ設計における重要な課題は、潜在空間におけるデータの幾何学的構造を維持することである。 幾何構造の両スケールを同時に保存するマルチスケール幾何オートエンコーダ(MAE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T01:32:25Z)
• Reduced Order Modeling with Shallow Recurrent Decoder Networks [5.686433280542813]
  SHRED-ROMは、数値的に不安定な逆近似を符号化する堅牢な復号のみの戦略である。 SHRED-ROMは、固定センサや移動センサの限られた値から、新しいパラメータ値の状態を正確に再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-15T23:41:31Z)
• Topological nature of edge states for one-dimensional systems without symmetry protection [46.87902365052209]
  我々は1次元近傍(単位セル間)のエッジ状態の数を正確に予測する巻数不変量を数値的に検証し、解析的に証明する。 我々の巻数はユニタリ変換や類似変換の下で不変である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-13T19:44:54Z)
• Entanglement and the density matrix renormalisation group in the generalised Landau paradigm [0.0]
  我々は、対称1次元量子格子モデルのギャップ位相と双対性の間の相互作用を利用する。 位相図のすべての位相について、すべての対称性を破る基底状態の双対表現は、絡み合いエントロピーと必要な変分パラメータの数の両方を最小化する。 本研究は,高相関系のナッツ・ボルトシミュレーションにおける一般化非可逆対称性の有用性とそれらの形式的カテゴリー論的記述を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T17:51:00Z)
• Quantum Patch-Based Autoencoder for Anomaly Segmentation [44.99833362998488]
  画像の異常セグメンテーションのためのパッチベースの量子オートエンコーダ(QPB-AE)を提案する。 QPB-AEは、組み込まれた入力パッチの量子状態を再構成し、測定から直接異常マップを計算する。 複数のデータセットとパラメータ構成でその性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T08:42:58Z)
• Ensuring Topological Data-Structure Preservation under Autoencoder Compression due to Latent Space Regularization in Gauss--Legendre nodes [0.0]
  我々は、正規化されたオートエンコーダが初期データ多様体をその潜在表現に1対1で再埋め込みすることを証明した。 この観察は、古典的なFashionMNISTデータセットを通じて、MRI脳スキャンの問題を実世界まで拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T07:58:26Z)
• Complexity Matters: Rethinking the Latent Space for Generative Modeling [65.64763873078114]
  生成的モデリングにおいて、多くの成功したアプローチは、例えば安定拡散のような低次元の潜在空間を利用する。 本研究では, モデル複雑性の観点から潜在空間を再考することにより, 未探索の話題に光を当てることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T07:12:29Z)
• The END: An Equivariant Neural Decoder for Quantum Error Correction [73.4384623973809]
  データ効率のよいニューラルデコーダを導入し、この問題の対称性を活用する。 本稿では,従来のニューラルデコーダに比べて精度の高い新しい同変アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T19:46:39Z)
• Oracle-Preserving Latent Flows [58.720142291102135]
  我々はラベル付きデータセット全体にわたって複数の非自明な連続対称性を同時に発見するための方法論を開発する。 対称性変換と対応するジェネレータは、特別に構築された損失関数で訓練された完全連結ニューラルネットワークでモデル化される。 この研究における2つの新しい要素は、縮小次元の潜在空間の使用と、高次元のオラクルに関して不変な変換への一般化である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T00:13:32Z)
• Support Vector Machine for Determining Euler Angles in an Inertial Navigation System [55.41644538483948]
  本稿では,機械学習(ML)法を用いたMEMSセンサを用いた慣性ナビゲーションシステムの精度向上について論じる。 提案アルゴリズムは,MEMSセンサに典型的なノイズの存在を正しく分類できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-07T10:01:11Z)
• Free-Fermion Subsystem Codes [0.3222802562733786]
  ゲージ発生器が自由フェルミオン可解スピンモデルを実現する量子誤り訂正サブシステムについて考察する。 この設定では、エラーは、符号のゲージ発生器という用語を持つハミルトニアンによって抑制される。 2次元自由フェルミオン記述と正確な位相量子ビットを持つ、正確に解けるスピンモデルの最初の例を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T19:00:04Z)
• Performance of teleportation-based error correction circuits for bosonic codes with noisy measurements [58.720142291102135]
  テレポーテーションに基づく誤り訂正回路を用いて、回転対称符号の誤り訂正能力を解析する。 マイクロ波光学における現在達成可能な測定効率により, ボソニック回転符号の破壊ポテンシャルは著しく低下することが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-02T16:12:13Z)
• Graph Regularized Autoencoder and its Application in Unsupervised Anomaly Detection [42.86693635734333]
  本稿では,最小スパンニングツリー(MST)を用いて局所的な近傍構造を近似し,データ点間の構造保存距離を生成することを提案する。 我々は,20個のベンチマーク異常検出データセットに対して,多種多様な代替手法より優れた新しいグラフ正規化オートエンコーダを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T21:17:41Z)
• Unbiased Gradient Estimation for Variational Auto-Encoders using Coupled Markov Chains [34.77971292478243]
  変分オートエンコーダ(VAE)は、オートエンコーダのようなアーキテクチャで2つのニューラルネットワークを持つ、潜伏変数モデルである。 ログ型勾配の偏りのない推定器を導入することにより,VAEのトレーニング手法を開発する。 偏りのない推定器を装着したVAEは予測性能が向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T08:11:55Z)
• Multi-speaker Emotion Conversion via Latent Variable Regularization and a Chained Encoder-Decoder-Predictor Network [18.275646344620387]
  本稿では,連鎖型エンコーダ・デコーダ・予測ニューラルネットワークアーキテクチャに基づく音声の感情変換手法を提案する。 提案手法は,感情変換の正しさと合成音声の質の両方において,既存の最先端手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-25T13:59:22Z)
• On the Encoder-Decoder Incompatibility in Variational Text Modeling and Beyond [82.18770740564642]
  変分オートエンコーダ(VAE)は、潜時変数と償却変分推論を結合する。 我々は,データ多様体のパラメータ化が不十分なエンコーダ・デコーダの不整合性を観察する。 同一構造を持つ決定論的オートエンコーダとVAEモデルを結合した結合型VAEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T10:34:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。