研究人员开发了一个通用的量子矩阵乘法框架，旨在加速深度神经网络的计算。该方法利用量子傅里叶变换将经典数据编码到参数化旋转门中，降低了量子加法的复杂度。通过借鉴经典乘法原理，该框架优化了量子乘法器，并探索了Strassen算法的量子版本，有望为训练现代机器学习模型释放巨大的计算能力。 AI
影响 该量子框架通过优化作为神经网络核心组件的矩阵乘法，有望显著加速深度学习模型的训练和推理。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍量子计算机新计算框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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