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量子卷积神经网络的教训
从分析量子卷积神经网络(QCNNs)中我们得出以下结论:1)利用量子数据可以通过隐藏特征映射来嵌入物理系统参数;2)它们在量子相识别方面的高性能可以归因于在地面态嵌入期间产生非常适合的基函数集,其中旋转模型的量子临界性导致具有快速变化特征的
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10 months ago
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