Macchine di Boltzmann collegate agli integrali di percorso di Feynman

Un nuovo articolo su arXiv (2301.06217) stabilisce un'equivalenza formale tra le macchine di Boltzmann utilizzate nell'apprendimento automatico e gli integrali di percorso di Feynman della meccanica statistica quantistica. Gli autori mostrano che i livelli nascosti nelle reti neurali corrispondono a elementi di percorso discreti nel formalismo dell'integrale di percorso. Questa connessione suggerisce che le reti di apprendimento automatico accumulano pesi di percorso per mappare input a output, analogamente all'interferenza quantistica. Come risultato diretto, l'articolo fornisce modelli generali di circuiti quantistici applicabili a tali reti.