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English(EN) What Neural Network Field Theory Can and Cannot Realise on a Computer

新论文发现神经网络场论面临理论限制

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇题为《神经网络场论在计算机上能实现什么，不能实现什么》的新论文探讨了使用神经网络表示量子场论或有效场论的理论限制。该研究提出了一个适用于标准神经网络架构的“不可行定理”，有助于区分神经网络场论的四种解释：基于有限宽度集成与无限宽度极限，以及目标是量子场论还是有效场论。研究结果表明，有限宽度的解释面临一致性问题，其中一种未能满足反射正性，另一种则缺乏明确的尺度分离。虽然无限宽度的版本可以被模拟，但在受控误差设置下无法进行数值区分。 AI

影响 这项研究探讨了使用神经网络进行复杂物理模拟的理论基础，可能影响未来人工智能在科学发现方面的能力。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍理论研究的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Thomas R. Harvey ·

    神经网络场论在计算机上能实现什么，不能实现什么

    arXiv:2608.21523v2 Announce Type: replace-cross Abstract: One aim of neural network field theory is to put a quantum or effective field theory on a computer, with the network ensemble itself as the theory. We ask how far that aim can be pushed for a function class regular enough …

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