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Fock space

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  1. RESEARCH · CL_98139 ·

    光子量子场在物理信息人工智能学习方面展现出潜力

    研究人员开发了一种新颖的光子量子神经网络,该网络利用可训练的光学相位和干涉来学习物理信息偏微分方程(PDE)。该方法使用光子测量作为表示学习机制,在复杂区域的表现优于经典坐标和傅里叶特征网络,参数更少,性能提升高达一个数量级。该方法在科学机器学习方面显示出潜力,尤其是在残差导数放大相位失配的情况下。

  2. RESEARCH · CL_06754 ·

    研究人员探索复值再生核希尔伯特空间中的复杂SGD和方向性偏差

    研究人员提出了一种新颖的随机梯度下降(SGD)变体,专为复值神经网络设计。这种新方法称为复杂SGD,即使没有解析度约束也能提供收敛保证,这与实值领域中的进展相呼应。该研究还表明,在实值核回归问题中观察到的方向性偏差特性已扩展到复数域。实证结果展示了复杂SGD在复值再生核希尔伯特空间内的核回归任务中的有效性,能够恢复超振荡函数和Blaschke乘积等特定函数。