신경망에서 도출된 공형장

신경망 기반 공형장 구축 기법을 제시하였다. 로렌츠 불변 균질 신경망 앙상블을 투영 null 원추면에 제한하여 D차원 공형장을 구성하였다. 신경망 파라미터 공간 기술을 이용해 공형 상관함수를 계산할 수 있으며, 몇 가지 예시에서 정확한 4점 상관함수를 구하고 4차원 공형 블록 분해를 수행하여 스펙트럼을 밝혔다. 일부 경우에는 최근 Feynman 적분 접근법이 분석을 용이하게 한다. 무한폭 가우시안 과정 극한에서 일반화된 자유장 CFT를 구축하여 자유 보존장을 실현할 수 있다. 깊은 신경망으로 확장하면 각 층에서 공형장을 구성할 수 있으며, 그 공형 차원과 4점 함수는 재귀 관계로 연결된다. 수치적 접근법도 논의되었다.