Adaptive Neural Quantum States: A Recurrent Neural Network Perspective
Jake McNaughton and Mohamed Hibat-Allah
神经网络量子态(NQS)是强大的神经网络类,它已成为通过变异原理透镜研究量子多体物理学的有前途的工具。 众所周知,这些架构可以通过增加参数的数量来系统地进行改进。 在这里,我们演示了一个自适应方案,通过循环神经网络(RNN)的例子来优化NQS,使用一小部分计算成本,同时减少训练波动,提高针对一空间和双空间维度原型模型地面状态的变异计算质量。 这种自适应技术通过训练小型RNN并重复使用它们来初始化更大的RNN来降低计算成本。 这项工作为优化部署在大规模 NQS 模拟中的图形处理单元 (GPU) 资源开辟了可能性。
Neural-network quantum states (NQS) are powerful neural-network ansätzes that have emerged as promising tools for studying quantum many-body physics through the lens of the variational principle. These architectures are known to be systematically improvable by increasing the number of parameters. Here we demonstrate an Adaptive scheme to optimize NQSs, through the example of recurrent neural networks (RNN), using a fraction of the computation cost while reducing training fluctuations and improvi...