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量化生成模型解决伊辛模型的泛化能力的方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过设计Hamming距离约束器来评估生成模型的泛化能力，并对几种神经网络架构进行了实验。研究发现，小规模问题上的泛化能力可以预测大规模问题上的性能，对搜索大规模Ising模型的最佳网络架构具有重要意义。
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关键要点
- 本研究设计了一个 Hamming 距离约束器来量化生成模型的泛化能力。
- 研究对几种常见的神经网络架构进行了数值实验，包括前馈神经网络、递归神经网络和图神经网络。
- 研究发现小规模问题上的泛化能力可以预测大规模问题上的性能。
- 这一发现对搜索大规模 Ising 模型的最佳网络架构具有重要意义。
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