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类注意力机制的赫布学习：来自量子概率流与量子退火器测试的验证

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该团队提出了一个量子概率流原理，用于推导联想记忆中的局部学习规则。横向场定义了从数据状态泄漏的通道，最小化所测量的生存损失可得到稳定性驱动的更新。对于虚时退相干动力学，局部泄漏自由能是能隙的对数求和指数；其梯度为softmax加权赫布规则。而实时稳定性则产生幂律加权。D-Wave标准退火与快速退火实验测试了独热注意力前向映射，结果表明有效softmax模型的拟合效果优于洛伦兹幂律模型。
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提交arXiv： 2026-06-01 11:29
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动力学 退相干 量子退火 能隙 量子

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