We modify the NN/QFT duality [1] to incorporate the layerwise permutation symmetry of the network, resulting in a $(0\!+\!1)$-dimensional lattice gauge theory, in which each layer of $N$ neurons acts as an $N$-component lattice site, and the weight matrices play the role of gauge fields living on the links. In this framework, we compute the tree-level neuron-neuron propagator which describes the evolution of layer variance in the network, and develop the Feynman diagram machinery to compute interactions in the perturbative expansion in $1/N$. In particular, we obtain a recursive expression for all corrections to the exact propagator at $O(1)$, representing statistical fluctuations in the ensemble of networks, including infinitely-many loop diagrams mediating the interactions from previous layers. We also present a preliminary analysis of neuron scattering amplitudes that contribute order-by-order in $1/N$, which provides a field-theoretic framework for studying higher-point correlations, and by extension information propagation, in deep networks. We remark on some interesting directions for future work at the intersection of neural networks and quantum field theory.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
《Advances in Graph Neural Networks》第1~2章读书笔记
专知会员服务
42+阅读 · 2022年11月18日
【图神经网络导论】Intro to Graph Neural Networks,176页ppt
专知会员服务
129+阅读 · 2021年6月4日
神经网络的拓扑结构,TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS
专知会员服务
35+阅读 · 2020年4月15日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
【图神经网络入门】GAT图注意力网络
深度学习自然语言处理
28+阅读 · 2020年5月16日
图神经网络入门(三)GAT图注意力网络
图与推荐
10+阅读 · 2020年5月14日
论文浅尝 | GMNN: Graph Markov Neural Networks
开放知识图谱
20+阅读 · 2020年2月14日
Graph Neural Networks 综述
计算机视觉life
30+阅读 · 2019年8月13日
Graph Neural Network(GNN)最全资源整理分享
深度学习与NLP
339+阅读 · 2019年7月9日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
【深度学习基础】4. Recurrent Neural Networks
微信AI
16+阅读 · 2017年7月19日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 6月28日
Arxiv
37+阅读 · 2021年2月10日
Arxiv
22+阅读 · 2018年2月14日
VIP会员
最新内容
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
5+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
11+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
11+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
16+阅读 · 10月15日
现代电磁战:集成式系统簇时代如何实现频谱优势
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
12+阅读 · 10月14日
相关资讯
【图神经网络入门】GAT图注意力网络
深度学习自然语言处理
28+阅读 · 2020年5月16日
图神经网络入门(三)GAT图注意力网络
图与推荐
10+阅读 · 2020年5月14日
论文浅尝 | GMNN: Graph Markov Neural Networks
开放知识图谱
20+阅读 · 2020年2月14日
Graph Neural Networks 综述
计算机视觉life
30+阅读 · 2019年8月13日
Graph Neural Network(GNN)最全资源整理分享
深度学习与NLP
339+阅读 · 2019年7月9日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
【深度学习基础】4. Recurrent Neural Networks
微信AI
16+阅读 · 2017年7月19日
相关基金
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员