霍普菲尔德神经网络的开放量子推广
无序系统与神经网络
2020-02-11 v2 统计力学
量子物理
摘要
我们提出一个新的框架来理解量子效应如何影响神经网络动力学。我们用马尔可夫开放量子系统来实现神经网络动力学，这使我们能够在同一基础上处理热效应和量子相干效应。特别地，我们提出了著名的霍普菲尔德神经网络——联想记忆的最简单玩具模型——的开放量子推广。我们确定了其相图，并展示了量子涨落会产生一个性质上全新的非平衡相。这个新相的特征是极限环，对应于高维定态流形，可被视为存储模式在量子领域的推广。
引用
@article{arxiv.1701.01727,
title = {Open quantum generalisation of Hopfield neural networks},
author = {P. Rotondo and M. Marcuzzi and J. P. Garrahan and I. Lesanovsky and M. Muller},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.01727},
year = {2020}
}