matrix product states | BriefGPT

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张量网络的连续数据生成学习
我们引入了一种能够学习含有连续随机变量的分布的新型张量网络生成模型，首先在矩阵乘积态的背景下推导出通用表达能力定理，证明了该模型家族能够以任意精度逼近任何充分平滑的概率密度函数；然后在几个合成和真实世界数据集上对该模型的性能进行基准测试，发
PDF8 months ago
树张量网络用于生成建模
本论文介绍了一种树张量网络 (TTN)，并将其应用于基于生成式建模的自然图像数据集以提高其可解释性，在 MNIST 数据集的表现中也获得更好的对数似然度得分。
PDF5 years ago
使用矩阵乘积状态进行无监督生成建模
提出了一个使用矩阵乘积状态的基于概率论解释的生成模型，可以进行直接采样和动态调整张量尺寸，适用于无监督机器学习领域。
PDF7 years ago
量子启发张量网络的监督学习
本研究探讨了如何使用张量网络来优化矩阵积态，以用于分类图像的模型参数化，且在 MNIST 数据集上取得了不到 1% 的测试集分类误差。此外，我们讨论了张量网络形式如何为学习模型提供附加结构，并提出了可能的生成性解释。
PDF8 years ago
张量网络：矩阵乘积状态和投影纠缠对态的实用入门
介绍了张量网络方法的一些主要话题和研究领域，其中涉及数值方法，MPS 和 PEPS 等内容，特别是在一维和二维量子晶格系统的方面。
PDF11 years ago
矩阵积状态时代下的密度矩阵重整化群
本篇研究论文以 MPS 语言详细阐述了当前 DMRG 思想，以期实现 DMRG 算法族在纯 MPS 术语下的可行性实现，并讨论了一些潜在的有益算法发展方向，最终目标是使 DMRG 方法得到进一步改进。
PDF14 years ago