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物理信息处理器如果根据抽象参数更新方程进行修改,则可以从示例中学习,称为学习规则。我们介绍了一种自学的物理模型,该模型在系统的哈密顿量中编码了学习规则。该模型由多模式谐振器网络组成。其中一种模式被参数驱动到双稳定机制,形成了连贯的ising机器(CIM) - 它提供了存储学习响应(权重)的长期记忆。CIM用额外的纺纱场增强,该场充当短期(激活)内存。我们从数值上证明,在长期内存ISING机器和短期内存辅助场之间存在合适的非线性相互作用的情况下,该系统自主从示例中自主学习。
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