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量子データ再アップローダーの周波数スペクトルはフーリエ解析により正確に特性化される。方向構造は深さ1で安定化するが、スペクトルは多項式的に増加する。ラデマッハー複雑性の上界が導出され、実験により理論的予測が検証された。

研究者らは、微視的量子システムと任意の深層ReLUネットワーク間の正確な対応を確立し、フェルミオン輸送モデルのゼロ温度における一次相転移からReLU活性化パターンが出現することを証明している。

非線形スカラーエンコーディングにより、多カテゴリカルシステム向けのより効率的なニューラルネットワーク量子状態が実現されます。コルモゴロフ-アーノルドネットワークはスピンSおよびポッツモデルでワンホットメソッドと比較して優れた性能を達成し、改善された最適化条件付けを示します。

研究者らは、神経ネットワークベースの手法を開発し、相転移全体での量子多体動力学を正確にシミュレートします。フラストレーション磁性体に適用され、ネール・トゥ・スピン液体転移におけるキブル-ズレックスケーリングの初めての証拠を提供し、ユニバーサルな臨界特性を検証します。