核心概念
弦理論の風景をニューラルネットワーク学習で探索する可能性
要約
最近の研究では、弦理論の風景が有限性特性に特徴付けられており、その下にある穏やかなo-極小構造から生じていることが示されています。これらの結果を利用して、任意の低エネルギー有効理論は特定の統計的学習可能性特性を持つことを示します。したがって、多くの学習問題、包括的なものやマルチクラス分類問題などが機械学習で具体的に取り組めます。
統計
弦理論は10500種類以上の一貫した真空を導く。
有効場理論は10272,000種類以上もある。
機械学習技術は大規模データセットから知識を抽出するために重要。
引用
"Neural network learning may allow for inferring novel, undiscovered properties that consistent theories in the landscape should possess."
"Machine learning techniques can largely benefit the so-called Swampland program as well."
"Our findings show that neural network learning within any effective description of Quantum Gravity is feasible."