ATONIS

WEISHUN ZHONG

1。“有意义的记忆的随机树模型”，Weishun Zhong，Tankut Can，Atonis Georgiou，Ilya Shnayderman，Mikhail Katkov，Misha Tsodyks，Arxiv，Arxiv：2412.01806，Review 2。“分层工作记忆和新的魔术数字”，Weishun Zhong，Mikhail Katkov，Misha Tsodyks，Arxiv：2408.07637，评论3。“量子神经网络作为量子信息解码器的优势”，Weishun Zhong，Oles Shtanko，Ramis Movassagh，Arxiv：2401.06300，Review 4。“多体局部隐藏生成模型”，Weishun Zhong，Xun Gao，Susanne Yelin，Khadijeh Najafi，Arxiv：2207.02346;物理评论研究6.4（2024）：043041。5。“体重分配受限的学习理论”，Weishun Zhong，Ben Sorscher，Daniel D Lee，Haim Sompolinsky，Arxiv：2206.08933；神经2022 6。“量化多体学习远离代表学习的平衡”，Weishun Zhong*，Jacob M Gold*，Sarah Marzen，Jeremy L England，Nicole Yunger Halpern，Arxiv：2001.03623;科学报告11.1（2021）：1-11 7。“通过多体系统学习学习”，Weishun Zhong*，Jacob M Gold*，Sarah Marzen，Jeremy L England，Nicole Yunger Halpern，Arxiv：2004.03604； ICML研讨会ML科学发现的可解释性（2020）8。“连续吸引子的非平衡统计力学”，Weishun Zhong，Zhiyue Lu，David J. Schwab和Arvind Murugan，Arxiv：1809.11167;神经计算（2020）32（6）9。“仔细观察β -vae中的分离”，Harshvardhan Sikka*，Weishun Zhong*，Jun Yin，Cengiz Pehlevan，Arxiv：1912.05127；第53届ASILOMAR信号，系统和计算机会议（2019）10。“宏观分子自组装中的联想模式识别”，Weishun Zhong，David J. Schwab和Arvid Murugan，Arxiv：1701.01769； J Stat Phys（2017）167：806 11。“ Schr̈Odinger Schatemes的纯种C理论”，James T. Liu和Weeshun Zhong，Arxiv：1510.06975； JHEP 1512（2015）179