Renormalization-Inspired Effective Field Neural Networks for Scalable Modeling of Classical and Quantum Many-Body Systems
यह शोध पत्र इफेक्टिव फील्ड न्यूरल नेटवर्क्स (EFNNs) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन आर्किटेक्चर है जो शास्त्रीय और क्वांटम मेनी-बॉडी सिस्टम्स को सटीक रूप से मॉडल करने के लिए रिनॉर्मलाइजेशन थ्योरी से निरंतर फलनों (continued functions) का लाभ उठाता है, जिसमें बड़े लैटिस आकारों के लिए बेहतर सामान्यीकरण और एक्सैक्ट डायगोनलाइजेशन एवं मानक डीप लर्निंग मॉडल्स की तुलना में महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल गति प्राप्त होती है।