Probabilistic Computers for Neural Quantum States
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि स्पार्स बोल्ट्ज़मैन मशीन आर्किटेक्चर को संभाव्य कंप्यूटिंग हार्डवेयर (FPGAs) के साथ संयोजित करने से न्यूरल क्वांटम अवस्थाओं में मोंटे कार्लो सैंपलिंग की बाधा दूर हो जाती है, जिससे 6400 स्पिन तक के 2D ट्रांसवर्स-फील्ड आइसिंग मॉडल के लिए सटीक ग्राउंड-स्टेट ऊर्जा गणना और 900 स्पिन के लिए गहरे मॉडलों का कुशल प्रशिक्षण सक्षम होता है।