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用于量子机器学习的张量网络
张量网络 (TN) 曾为量子理论而开发，现已成为一种成功的机器学习 (ML) 范式。现在，它们已被移植回量子领域，即新兴的量子 ML 领域，以评估传统计算机无法有效解决的问题。它们位于物理学和 ML 之间的接口，这使得 TN 易于部署在量子计算机上。在这篇评论文章中，我们阐明了被认为注定要用于变分量子 ML 的主要架构之一。特别是，我们讨论了如何将矩阵积状态、投影纠缠对状态、树张量网络和多尺度纠缠重正化假设等布局映射到量子计算机，如何将它们用于 ML 和数据编码，以及哪些实现技术可以提高它们的性能。
通过张量 - 网络对锂离子电池进行建模 -
电化学模型和ECM都可以视为基于物理的模型。尽管最近进行了许多研究，但仍发现它们不足以捕获由电化学，热过程和电气过程以及寄生虫反应的混合而产生的全部libs复杂动态，尤其是在计算能力的限制时。鉴于当今的LIB系统在运行中提供了许多数据，因此从系统识别或机器学习的角度来看，纯数据驱动的方法为Lib Modeling提供了有价值的替代方法（Ljung，1999; Verhaegen and Verdult，2007; Murphy; Murphy，2012; Hu and de Callafon，2017; Hu and de Callafon，2017; hu; hu; hu; hu; hu et 2020;跳过基本的物理和特点，这些方法提取了黑框模型，以通过参考统计和优化方法来关联LIB的输入和输出数据。可以在
DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员
恭喜！您已完成 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业证书计划的所有 4 门课程。作为此专业证书计划的一部分，您已了解：如何使用 TensorFlow 构建和训练神经网络，如何在训练网络识别真实世界图像时使用卷积来提高网络性能，如何教机器理解、分析和响应人类语音与自然语言处理系统，等等！这些以及其他 TensorFlow 概念将成为即将到来的 AI 驱动未来转型的前沿。
张量脑：感知、记忆和语义解码的统一理论
我们提出了一个关于代理感知和记忆的统一计算理论。在我们的模型中，感知和记忆都是通过符号索引层和亚符号表示层之间振荡交互的不同操作模式实现的。这两层形成一个双层张量网络 (BTN)。索引层对概念、谓词和情景实例的索引进行编码。表示层广播信息并反映认知大脑状态；它是作者所称的“心理画布”或“全局工作空间”的模型。作为感知输入和索引层之间的桥梁，表示层通过其亚符号嵌入实现索引的基础，这些嵌入被实现为连接两个层的连接权重。大脑是一个采样引擎：只有激活的索引才会传达给大脑的其余部分。虽然记忆似乎与过去有关，但其主要目的是支持代理的现在和未来。最近的情景记忆为代理提供了此时此地的感觉。远程情景记忆检索相关的过去经验，以提供有关可能的未来情景的信息。这有助于代理做出决策。基于预期未来事件的“未来”情景记忆指导计划和行动。语义记忆检索当前感知未提供的特定信息，并为未来的观察定义先验。我们的方法解释了情景记忆和语义记忆之间的巨大相似性：语义记忆模拟未来实例的情景记忆。我们分析情景记忆和语义
具有张量处理单元的大规模量子化学
在基于量子的计算方法领域，密度泛函理论 (DFT) 尤其引人注目，因为它能够以相对较低的计算成本为广泛的系统产生准确的结果。8 因此，每年都有大量的计算研究利用 DFT 计算。例如，美国国家能源研究科学计算中心 (NERSC) 报告称，2018 年其超级计算机资源的近 30% 仅用于 DFT 计算。9 广泛的研究和开发工作不断致力于优化 DFT 计算的性能和准确性，从而产生了大量开源和商业 DFT 软件包。10 一些软件包可以利用专用硬件（例如通用图形处理单元 (GPU)）来承担大部分工作负载。 11 − 17 然而，在传统的 DFT 实现中，即没有对密度矩阵或哈密顿矩阵进行特定的稀疏性假设，计算成本与描述系统所用轨道数量 N 的三次方成比例（在本文中称为 O(N3) DFT），并且这种立方缩放通常使模拟大型系统（如蛋白质−配体复合物或金属−有机框架）18 的成本变得非常昂贵。
经典全息张量网络的欧几里得和洛伦兹作用
在没有全息原理 [3, 4, 5] 的传统量子引力解释 [1, 2] 中，量子态是整个宇宙的量子态。在这种解释中，玻恩规则的一个典型应用是暴胀多元宇宙场景 [6, 7, 8]。作者采取不同的方法，在三维反德西特时空/二维共形场论 (AdS 3 /CFT 2 ) 对应 [11, 12, 13, 14] 的背景下，在边界 CFT 2 的强耦合极限 [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]，提出了一种基于全息原理 [3, 4, 5] 的量子引力新解释 [9, 10]。在这种量子引力解释中，对基态或空间纯化量子热平衡态，即全息张量网络（HTN）[19, 20, 21]进行非选择性量子测量[24]，在量子力学的集合解释中，是通过完全消相干该量子态的量子相干性来实现的。消相干（即可观测量量子干涉的损失）正是通过引入超选择规则算子，然后将作用于 HTN 的希尔伯特空间的可观测量集限制为阿贝尔集（其元素与超选择规则算子可交换）来实现的[25]。作者将这种退相干称为经典化。量子引力的经典化不是经典引力；事实上，HTN 的经典化状态仍然是一种量子态，但却是一种高度非平凡的混合态。由于该量子态是乘积量子本征态的统计混合，因此存在负局部自由度 [10, 25]。到目前为止，我们已经在 HTN 的欧几里德区域对空间进行了经典化，即边界 CFT 2 的纯净量子热平衡态（包括基态）[9, 10, 25, 26]。然后，为了在 Lorentzian 区域中制定时间相关的 HTN，
基于 ERP 的张量分解方法在感知家庭压力的新型听觉异常任务中评估分裂型人格
分裂型人格是精神分裂症的一种潜在表型，是一种在精神病连续体正常范围内表现出精神病样症状的人格特质。家庭沟通可能会影响分裂型人格患者的社会功能。分裂型人格水平较高时，会感受到更大的家庭压力，例如易怒、批评和较少赞扬。本研究旨在通过脑电图 (EEG) 确定分裂型人格水平高低人群在批评、赞扬和中性评论时的差异。在一项新的情绪听觉异常任务中，记录了 29 名普通社区参与者的脑电图，他们的分裂型人格水平从低度分裂型 (LS) 到高度分裂型 (HS) 不等。我们考虑了事件相关电位 (ERP) 参数的影响，即 P300 子成分 (P3a 和 P3b) 的幅度和潜伏期在情绪描述符对（标准、积极、消极和中性）之间的影响。然后，我们提出了一个基于张量分解的模型，使用 CANDECOMP/PARAFAC (CP) 分解技术从 EEG 中检测这些成分。最后，我们采用互信息估计方法来选择有影响的特征进行分类。通过留一交叉验证，获得了最高的分类准确率、灵敏度和特异性，分别为 93.1%、94.73% 和 90%。这是首次尝试通过寻找与感知家庭压力和分裂型人格有特定关联的大脑反应来研究分裂型人格的识别。通过测量这些反应，我们实现了提高精神病早期发作检测准确性的目标。
量子电路和张量网络之间的协同作用
虽然最近的突破已经证明了嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备能够在经典的难处理采样任务中实现量子优势，但使用这些设备解决更实际相关的计算问题仍然是一个挑战。实现实际量子优势的提案通常涉及参数化量子电路 (PQC)，其参数可以进行优化以在整个量子模拟和机器学习中找到解决各种问题的解决方案。然而，训练 PQC 以解决实际问题仍然是一个重大的实际挑战，这主要是由于随机初始化的量子电路的优化景观中存在贫瘠高原现象。在这项工作中，我们引入了一种可扩展的程序，用于利用经典计算资源来确定 PQC 的任务特定初始化，我们表明这显著提高了 PQC 在各种问题上的可训练性和性能。对于特定的优化任务，该方法首先利用张量网络 (TN) 模拟来识别有希望的量子态，然后通过高性能分解过程将其转换为 PQC 的门参数。我们表明，这种特定于任务的初始化避免了贫瘠的高原，并有效地将经典资源的增加转化为训练量子电路的增强性能和速度。通过展示一种使用经典计算机来提升有限量子资源的方法，我们的方法说明了量子计算中量子和量子启发模型之间的这种协同作用的前景，并开辟了利用现代量子硬件的力量实现实际量子优势的新途径。
一种模拟开放量子系统的随机张量网络方法
2 基础知识 2 2.1 开放量子系统. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2 张量网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.3 张量网络的数学 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.4.1 近似薛定谔方程 . ...
使用扩展的块项张量回归根据颅内脑活动预测手指运动和共同激活
每年，全球有多达 50 万患者因脊髓损伤、脑干中风和肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 而陷入瘫痪 [1]。脑机接口 (BCI) 能够绕过断开的神经通路来取代丢失或受损的身体部位的功能，这使得它们被推广为这些患者的解决方案。通常，BCI 系统由几个组件组成：从记录的大脑活动中提取信号特征，并将结果翻译（“解码”）为控制外部设备（如机械臂或手）的命令。BCI 控制手部肌肉的功能性电刺激 (FES) [2, 3] 和假手、外骨骼或其他效应器 [4, 5, 6, 7] 已经取得了非凡的成果。