AdS / CFT对应深博尔兹曼机器

我们为AdS/CFT对应关系提供了一个深层的Boltzmann机器（DBM）。在大时空是神经网络的理念下，我们给出了两者之间的字典，并获得了约束DBM作为弯曲几何中离散的大标量场理论。作为训练数据的概率分布是边界量子场论的生成函数，它训练作为整体几何度量的神经网络权重。最深层实现黑洞视野，权重采用的正则化是爱因斯坦动作。全息术中Nc的较大限制将DBM简化为折叠的前馈体系结构。我们还将神经网络全息归一化实现为自动编码器。用于AdS/CFT的DBM可以用作研究全息时空出现机制的平台。