Hierarchical representations in machine learning and many-body quantum physics

En col·laboració amb la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) i la Universitat de Barcelona (UB)

Bibliographic Details
Author: Blázquez García, Raúl
Format: Master's thesis
Publication date:2017
Country:España
Institution:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repository:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Language:English
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2117/117738
Online Access:https://hdl.handle.net/2117/117738
Access Level:Open access
Keyword:Machine learning
Image processing
Hierarchical representations
CNN
Tree Tensor Networks(TTNs)
Manifold Learning
t-SNE.
Aprenentatge automàtic
Imatges -- Processament
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació
_version_ 1878740142737326080
author Blázquez García, Raúl
author_browse Blázquez García, Raúl
author_facet Blázquez García, Raúl
author_role author
collection UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
description En col·laboració amb la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) i la Universitat de Barcelona (UB)
eu_rights_str_mv openAccess
format masterThesis
id ES_ce0c629b54e4e4afbc2db7fdb78cd701
institution Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
instname_str Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
language eng
network_acronym_str ES
network_name_str España
oai_identifier_str oai:upcommons.upc.edu:2117/117738
publishDate 2017
publishDateSort 2017
publisher Universitat Politècnica de Catalunya
publisherStr Universitat Politècnica de Catalunya
reponame_str UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
spelling Hierarchical representations in machine learning and many-body quantum physics Deep Learning in Quantum Physics Blázquez García, Raúl Machine learning Image processing Hierarchical representations CNN Tree Tensor Networks(TTNs) Manifold Learning t-SNE. Aprenentatge automàtic Imatges -- Processament Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació En col·laboració amb la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) i la Universitat de Barcelona (UB) Over the past few years a number of proofs have emerged revealing the many connections between the methods used in quantum-many body physics and those in machine learning. In particular, much attention has been given to tensor networks (TNs) and deep learning architectures which exhibit striking similarities. Finding those similarities has helped us gain a better understanding on why deep learning architectures have so much expressive efficiency. Recently, machine learning techniques have been used to approximate many-body physics problems. Conversely, TNs have been used for machine learning tasks. For example, state-of-the-art research has used one-dimensional TNs to solve image recognition problems with very limited scalability. The scalability problem, however, can be overcomed by using a two-dimensional hierarchical TNs and a training algorithm derived from the multipartite entanglement renormalization ansatz (MERA). Here we give further analysis of the inner structural resemblance between such hierarchical tensor networks (TNs) and pretrained convolutional neural networks (CNNs): this was achieved by analyzing their abstraction power layer by layer. Universitat Politècnica de Catalunya https://hdl.handle.net/2117/117738
spellingShingle Hierarchical representations in machine learning and many-body quantum physics
Blázquez García, Raúl
Machine learning
Image processing
Hierarchical representations
CNN
Tree Tensor Networks(TTNs)
Manifold Learning
t-SNE.
Aprenentatge automàtic
Imatges -- Processament
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació
title Hierarchical representations in machine learning and many-body quantum physics
title_full Hierarchical representations in machine learning and many-body quantum physics
title_fullStr Hierarchical representations in machine learning and many-body quantum physics
title_full_unstemmed Hierarchical representations in machine learning and many-body quantum physics
title_short Hierarchical representations in machine learning and many-body quantum physics
title_sort Hierarchical representations in machine learning and many-body quantum physics
topic Machine learning
Image processing
Hierarchical representations
CNN
Tree Tensor Networks(TTNs)
Manifold Learning
t-SNE.
Aprenentatge automàtic
Imatges -- Processament
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació
topic_facet Machine learning
Image processing
Hierarchical representations
CNN
Tree Tensor Networks(TTNs)
Manifold Learning
t-SNE.
Aprenentatge automàtic
Imatges -- Processament
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació
url https://hdl.handle.net/2117/117738