作为大脑的黑洞：具有面积律熵的神经网络

受黑洞与脑网络中增强的记忆存储容量潜在底层机制之间可能相似性的启发，我们构建了一个基于类引力突触连接和对称结构的人工量子神经网络，该结构允许用 d 维空间的几何来描述网络。我们表明，该网络拥有一个临界态，其中出现无隙神经元，它们似乎居于一个 (d-1) 维表面，其数量由表面积给出。在这些神经元的激发中，网络可以在任意窄的能量隙内存储和检索指数级大量的模式。脑网络相应的微观态熵表现出面积律。该神经网络可通过将不同神经元等同于场的不同动量模式、将神经元间的突触连接等同于相应动量模式间的相互作用，用量子场来描述；这种映射允许将明确的几何意义赋予像神经网络这样本质非局域的系统，反之亦然，它允许将量子场模型表示为神经网络。