Transfer learning for scalability of neural-network quantum states
Neural-network quantum states have shown great potential for the study of many-body quantum systems. In statistical machine learning, transfer learning designates protocols reusing features of a machine learning model trained for a problem to solve a possibly related but different problem. We propos...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Zen, Remmy, My, Long, Tan, Ryan, Hébert, Frédéric, Gattobigio, Mario, Miniatura, Christian, Poletti, Dario, Bressan, Stéphane |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Physical and Mathematical Sciences |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/146572 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
TRANSFER LEARNING FOR NEURAL-NETWORK QUANTUM STATES
بواسطة: REMMY AUGUSTA MENZATA ZEN
منشور في: (2022) -
Entanglement in quantum spin chains
بواسطة: YUKI TAKAHASHI
منشور في: (2010) -
Simulation of Quantum Algorithm Using Modified Qubit Rotation
بواسطة: Sombillo, Neris I.
منشور في: (2023) -
Spin current characteristics in a quantum dot-ferromagnetic contacts sandwich structure
بواسطة: Chen, W., وآخرون
منشور في: (2014) -
MANY-BODY LOCALIZED EIGENSTATES AND SCALABLE QUANTUM COMPUTATION OF HAMILTONIAN SPECTRA
بواسطة: CHIEW SHAO HEN
منشور في: (2023)