Learning trivializing gradient flows for lattice gauge theories
Learning trivializing gradient flows for lattice gauge theories
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学习格子规范理论中的微不足道的梯度流
作者：
S. Bacchio;P. Kessel;S. Schaefer;Lorenz Vaitl
我们提出了一个统一的方法，从L“uscher平凡化映射的微扰构造开始，然后通过学习对其进行改进。由此产生的连续归一化流模型可以使用格场理论的常用工具来实现，并且需要比任何现有机器学习方法少几个数量级的参数。具体来说，我们的模型可以用14个参数实现有竞争力的性能，而现有的深度学习模型在16^2 $格上的SU（3）$ Yang-米尔斯理论有大约100万个参数。这对训练速度和可解释性有明显的影响。它还为将机器学习方法扩展到现实理论提供了一条合理的路径。
We propose a unifying approach that starts from the perturbative construction of trivializing maps by L"uscher and then improves on it by learning. The resulting continuous normalizing flow model can be implemented using common tools of lattice field theory and requires several orders of magnitude fewer parameters than any existing machine learning approach. Specifically, our model can achieve competitive performance with as few as 14 parameters while existing deep-learning models have around 1 million parameters for $SU(3)$ Yang--Mills theory on a $16^2$ lattice. This has obvious consequences for training speed and interpretability. It also provides a plausible path for scaling machine-learning approaches toward realistic theories.
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DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020
影响因子：
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作者：
Lou, Aaron;Lim, Derek;Katsman, Isay;Huang, Leo;Jiang, Qingxuan;Lim, Ser Nam
通讯作者：
Lim, Ser Nam
临界点格子 Schwinger 模型中基于流的采样
影响因子：
5
作者：
Albergo, Michael S.;Boyda, Denis;Cranmer, Kyle;Hackett, Daniel C.;Kanwar, Gurtej;Racanière, Sébastien;Rezende, Danilo J.;Romero-López, Fernando;Shanahan, Phiala E.;Urban, Julian M.
通讯作者：
Urban, Julian M.
学习微不足道的流程
DOI：
10.1140/epjc/s10052-023-11838-8
发表时间：
2023
期刊：
The European Physical Journal C
影响因子：
--
作者：
Albandea D
通讯作者：
Albandea D
使用仪表等变流量模型对 QCD 场配置进行采样
DOI：
10.22323/1.430.0036
发表时间：
2023
期刊：
Postcode Postbeanschriftungssysteme
影响因子：
--
作者：
Abbott, Ryan;Albergo, Michael;Botev, Aleksandar;Boyda, Denis;Cranmer, Kyle;Hackett, Daniel;Kanwar, Gurtej;Matthews, Alexander;Racaniere, Sebastien;Razavi, Ali
通讯作者：
Razavi, Ali
用于在带有赝费米子的格场理论中采样的规范等变流模型
影响因子：
5
作者：
Abbott, Ryan;Albergo, Michael S.;Boyda, Denis;Cranmer, Kyle;Hackett, Daniel C.;Kanwar, Gurtej;Racanière, Sébastien;Rezende, Danilo J.;Romero-López, Fernando;Shanahan, Phiala E.
通讯作者：
Shanahan, Phiala E.