parameterised quantum circuits | BriefGPT

关键词parameterised quantum circuits

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高效密度型量子机器学习训练
量子机器学习需要强大、灵活和高效可训练的模型来成功解决具有挑战性的问题。本文介绍了密度量子神经网络，一种融合了一组可训练酉矩阵的随机化学习模型。这些模型使用参数化量子电路广义化了量子神经网络，并允许在表达能力和高效可训练性之间进行折中，特别
PDFa month ago
量子计算机上的肽结合分类
我们对使用近期量子计算机在计算生物学领域进行的任务进行了广泛的研究，通过构建基于参数化量子电路的量子模型，我们对与治疗蛋白设计相关的任务进行序列分类，并发现与规模相似的经典基线相比具有竞争性能。
PDF7 months ago
只需旋转：基于自旋网络的 SU（2）等变量子变分量子电路
我们提出旋转网络的使用，它是一种在群变换下保持不变的有向张量网络，用于设计具有自旋旋转对称性的参数化等变量量子电路。我们证明了该构建与其他已知构建的数学等价性，并且在量子硬件上更直接实现。我们通过求解一维三角晶格和 Kagome 晶格上具有
PDF10 months ago
量子神经网络和量子储备库的通用逼近定理和误差界
本文研究了经典神经网络的普适逼近定理在量子设置下的拓展，通过参数化量子电路近似传统函数，并提供精确的误差界，并将结果推广到模拟经典储备神经网络的随机量子电路。结果表明，一个具有 O (ε^-2) 个权重和 O (⌈log_2 (ε^-1)⌉
PDFa year ago