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quantum continual learning models
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量子分类器多任务普适对抗扰动
本文发现在两个不同的分类任务中,即便是能够实现几乎达到最先进水平分类精度的量子分类器也能被一个精心设计的通用扰动彻底欺骗,为实现异构分类任务生成通用扰动提供了一个简单而有效的方法,从而为未来的量子学习技术提供有价值的指导。
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a year ago
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