🎯 Objectif
Utiliser la théorie TMS pour représenter des états quantiques et optimiser la structure des réseaux de neurones afin de diminuer significativement l’énergie consommée.
📌 Concepts abordés
- Représentation des états |ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩ dans l’espace complexe
- Loi TMS : |y − z| · |x− y| · |x− z| = 2ⁿ
- Exemple de réseau avec 3 entrées, 2 neurones cachés et 1 sortie
- Calcul de sortie avec poids quantifiés : h₁ = σ(17), h₂ = σ(7), z = σ(63)
- Réduction énergétique : de E = k·1024 à ETMS = k·256 (75%)
- Comparaison visuelle entre réseau classique et réseau TMS
📘 Résultat principal
L’application de la loi TMS à l’architecture neuronale permet une réduction énergétique importante, tout en maintenant l’efficacité computationnelle.