論文の概要: Many-body localized hidden generative models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02346v3
• Date: Thu, 28 Dec 2023 05:22:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 23:56:02.114562
• Title: Many-body localized hidden generative models
• Title（参考訳）: 多体局在隠蔽生成モデル
• Authors: Weishun Zhong, Xun Gao, Susanne F. Yelin, Khadijeh Najafi
• Abstract要約: マルチボディローカライズドマシン(MBL)と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。 隠れたユニットは、システムのトレーニング性を高める効果的な熱浴として機能することを示す。 我々は、MBL隠されたBornマシンが様々なタスクを学習できることを数値的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7833229323127784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Born machines are quantum-inspired generative models that leverage the probabilistic nature of quantum states. Here, we present a new architecture called many-body localized (MBL) hidden Born machine that utilizes both MBL dynamics and hidden units as learning resources. We show that the hidden units act as an effective thermal bath that enhances the trainability of the system, while the MBL dynamics stabilize the training trajectories. We numerically demonstrate that the MBL hidden Born machine is capable of learning a variety of tasks, including a toy version of MNIST handwritten digits, quantum data obtained from quantum many-body states, and non-local parity data. Our architecture and algorithm provide novel strategies of utilizing quantum many-body systems as learning resources, and reveal a powerful connection between disorder, interaction, and learning in quantum many-body systems.
• Abstract（参考訳）: ボルンマシンは量子状態の確率論的性質を利用する量子に触発された生成モデルである。 本稿では,MBLダイナミックスと隠れユニットの両方を学習資源として利用する多体ローカライズドマシン(MBL)という新しいアーキテクチャを提案する。 隠れたユニットは、システムのトレーニング性を高める効果的な熱浴として機能し、MBLダイナミックスはトレーニング軌道を安定させる。 我々は,mnist手書き文字のおもちゃ版,量子多体状態から得られた量子データ,非局所パリティデータなど,mbl隠れボルンマシンが様々なタスクを学習できることを数値的に示す。 本手法は,量子多体系を学習資源として利用する新しい手法を提供し,量子多体系における障害,相互作用,学習の強力な関連を明らかにする。

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