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用于量子分布学习的新分层傅里叶近似方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的分层方法，使用布尔立方体上的Walsh-傅里叶近似来学习量子分布。该方法涉及在每个级别定义谱截断，然后将其投影到概率单纯形上并用于训练量子电路Born机。在一个级别上学习到的参数用于初始化下一个级别，从而提供端到端的学习保证。该框架分析了近似和估计的权衡，将分布误差与量子态保真度联系起来，尽管它并未消除量子神经网络训练中的贫瘠高原。 AI

影响 引入了一种新颖的量子机器学习理论框架，有可能提高量子分布学习的效率和准确性。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Taha Hoseinpour Asli, Sajjad Hashemian, Ebrahim Ardeshir-Larijani ·

    用于变分量子分布学习的分层傅里叶近似

    arXiv:2609.06307v1 Announce Type: cross Abstract: We study variational quantum distribution learning through a hierarchy of Walsh--Fourier approximations on the Boolean cube. At each level, a selected set of target Fourier coefficients defines a spectral truncation, which is proj…

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