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变分量子计算中贫瘠高原的综述
变分量子计算通过在不同领域中应用提供了一种灵活的计算模式。然而，实现其潜力的一个关键障碍是荒漠高原现象。本文提供了对荒漠高原现象的当前理解的全面回顾。
PDF2 months ago
机器学习中的懒惰性、平台性和噪音
通过对神经网络中变分参数的大量抑制来定义惰性，其中量子情况下的抑制对于随机化变分量子电路的量子比特数量呈指数衰减。我们讨论了惰性与由量子物理学家在文献中创建的量子机器学习中的荒漠高原的差异，对梯度下降期间损失函数的平坦情况进行了讨论。同时，
PDF2 years ago
AAAIVSQL: 变分阴影量子学习分类
本文提出了一个新的混合量子 - 经典框架用于监督性量子学习，叫做 Variational Shadow Quantum Learning（VSQL），该方法利用了量子数据的经典阴影，通过变分阴影量子电路以卷积方式提取经典特征，并利用全连接神
PDF4 years ago
荒凉高原对无梯度优化的影响
该文研究了关于到底梯度自由优化器对于荒芜高原问题是否受影响存在争议，通过数值实验和理论分析，发现在荒芜高原情况下，梯度自由优化器无法解决问题，因为成本函数差异在荒芜高原被指数抑制，使得梯度自由优化器无法在优化过程中取得进展。
PDF4 years ago
关于变分量子算法中贫瘠高原和成本函数局部性的研究
本文研究基于梯度优化的变分量子算法，分析了在表达能力足够强的参数化量子电路中，指数级消失的梯度现象 —— 荒原高原。提出了梯度的方差下界，主要取决于费用函数中每个项的纠缠锥体宽度，进一步阐明了荒原高原可能的条件。
PDF4 years ago
纠缠引发的无效平台
量子神经网络中过量的量子纠缠会妨碍学习，且通常存在着由纠缠引起的优化荒原；预训练这些生成模型可能会提供一种规避荒原的方法。
PDF4 years ago
变分量子算法中的噪声诱导荒原
研究了噪声 Noisy Intermediate-Scale Quantum 计算机上的变分量子算法，证明了存在噪声引起的 “荒漠高原” 现象，表明这些噪声对算法的性能有严重的限制。
PDF4 years ago