张量树学习数据中的隐藏关系结构以构建生成模型
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了如何利用张量树网络和博恩机器框架构建生成模型的问题。通过动态优化树结构以最小化边界互信息,该方法不仅提升了性能,还揭示了目标数据中的隐藏关系结构。研究显示,该方法在随机模式、手写数字、贝叶斯网络及标准普尔500指数股价波动模式中均具有重要的实际应用潜力。
我们引入了一种新型张量网络生成模型,能够学习含有连续随机变量的分布。通过基准测试发现,该模型在连续和离散变量的分布上学习和泛化良好。我们还开发了建模不同数据领域的方法,并引入了一个可训练的压缩层,提高模型性能。这为量子启发式方法在生成学习领域提供了重要的理论和实证证据。