
자동회귀 신경망과 텐서 네트워크를 결합한 새로운 모델인 ANTN을 개발하여 양자 다체계 시뮬레이션의 성능을 향상시킴


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자동회귀 신경망과 텐서 네트워크를 결합하여 양자 다체계 시뮬레이션 수행


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オートリグレッシブニューラルネットワーク(ARNN)とテンソルネットワーク(TN)を融合したオートリグレッシブニューラルテンソルネット(ANTN)を開発した。ANTNは正規化された波動関数を表現でき、正確なサンプリングが可能で、TNとARNNの表現力を一般化し、ARNNの対称性を継承する。ANTNは量子状態学習や2D J1-J2ハイゼンベルグモデルの基底状態を求める際に、TNとARNNを上回る性能を示した。


量子多体シミュレーションのためのオートリグレッシブニューラルネットワークとテンソルネットワークの融合