Neural Network Renormalization Group

We present a variational renormalization group (RG) approach based on a reversible generative model with hierarchical architecture. The model performs hierarchical change-of-variables transformations from the physical space to a latent space with reduced mutual information. Conversely, the neural ne...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Physical review letters Jg. 121; H. 26; S. 260601
Hauptverfasser:	Li, Shuo-Hui, Wang, Lei
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States American Physical Society 28.12.2018
Schlagworte:	Computer simulation Distillation Free energy Independent variables Ising model Mathematical models Neural networks Training Upper bounds Wavelet analysis
ISSN:	0031-9007, 1079-7114, 1079-7114
Online-Zugang:	Volltext
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