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国科大&首师大合作综述，「白盒」张量网络：增强量子机器学习的可解释性和效率

编辑 | 紫罗深度机器学习在 AI 的各个领域取得了显著的成功，但同时实现高可解释性和高效率仍然是一个严峻的挑战。张量网络（Tensor Network，TN）是一种源自量子力学的成熟数学工具，在开发高效的「白盒」机器学习方案方面显示出了其独特的优势。近日，首都师范大学的冉仕举和中国科学院大学的苏刚从量子力学中汲取灵感，综述了一种基于 TN 的创新方法，为协调深度机器学习的可解释性和效率这一长期挑战提供了一个有前景的解决方案。一方面，TN ML 的可解释性可以通过基于量子信息和多体物理的坚实理论基础来实现。另一方面