English(EN) Trainability-Oriented Hybrid Quantum Regression via Geometric Preconditioning and Curriculum Optimization

新的混合量子经典框架提高了QNN回归的可训练性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-14 04:00

研究人员开发了一种新颖的混合量子经典回归框架，以增强量子神经网络（QNN）的可训练性。该方法包含一个经典的嵌入，充当几何预处理器，优化下游变分量子电路的输入表示。此外，还引入了一个课程优化协议，该协议逐步增加电路深度，并从随机探索过渡到梯度微调。在偏微分方程驱动的回归基准和标准数据集上的实证评估表明，与纯QNN基线相比，收敛性得到改善，结构化误差降低，尤其是在数据受限的情况下。 AI

影响这项研究为回归任务提供了更稳定有效的量子机器学习途径，可能加速科学发现。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Qingyu Meng, Yangshuai Wang · 2026-09-14 04:00

面向可训练性的混合量子回归：通过几何预处理和课程优化实现

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