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而是将张量透露为较小张量正在较大搜集形态中的缩小

时间:2019-06-28来源:未知 作者:admin点击:
第一篇论文,对TensorNetwork举办了概述,并先容了这一开源库和API: 这一策动库利用TensorFlow行为后端,并针对GPU经管举办了优化,与CPU上比拟,可能告终高达100倍的加快。 合伙Perimeter外面物理酌量所和谷歌 X,开辟全新物理和呆板进修库TensorNetwork,

  第一篇论文,对TensorNetwork举办了概述,并先容了这一开源库和API:

  这一策动库利用TensorFlow行为后端,并针对GPU经管举办了优化,与CPU上比拟,可能告终高达100倍的加快。

  合伙Perimeter外面物理酌量所和谷歌 X,开辟全新物理和呆板进修库TensorNetwork,用于降低张量策动的功用,现正在曾经开源。

  第二篇论文,浮现了TensorNetwork正在物理学范围中的用例,以及策动机能上的浮现。

  量子体系庞杂,暴力策动无效,原有张量收集(Tensor Network)难以渊博界限利用,闪开发高温超导体等庞杂题目受限于此。

  张量收集,是图形编码的张量减弱形式(张量上的数学运算类型),由几个张量构成,并合伙组成一个新的张量。

  是以,张量收集可能尽头有用地体现几个、几十个、以至几百个张量,并且还不须要占用豪爽内存。

  谷歌的酌量职员用TensorNetwork告终了一个树状张量收集(TTN)算法,用来迫临周期量子自旋链(1D)或薄环面(2D)上的点阵模子的基态。

  近似量子态,是张量收集正在物理学中的一个类型用例,可能直观地讲明张量收集库的材干。

  张量,是遵从程序正在主意构造平分类的众维数组,通俗的数或者标量,是零阶张量,向量是一阶张量,矩阵是二阶张量。

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  现正在,张量收集曾经渊博利用于量子物理学等范围之中。这些上风,也使得其正在图像分类、物体识别和其他人工智能义务中加倍适用。

  张量收集并不直接存储或者掌管张量,而是将张量体现为较小张量正在较大张量收集样子中的减弱。

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