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Adaptive Policy-Guided Error Mitigation

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TOOL · CL_352317 · Nov 11 · 05:00

新的APGEM框架提高了量子机器学习对噪声的鲁棒性

研究人员开发了自适应策略引导的误差缓解 (APGEM)，这是一个新颖的框架，旨在增强量子机器学习 (QML) 算法在当前量子硬件上对抗噪声的鲁棒性。与固定单一误差缓解策略的传统方法不同，APGEM根据QML算法本身的实时反馈动态选择最佳技术。这种自适应方法已显示出显著的改进，达到了理想预言机性能的95.5%，并在各种QML范式和噪声条件下显著优于固定策略。APGEM的学习策略对噪声水平敏感，并且能够以最小的额外计算成本在真实的IBM量…

新的APGEM框架提高了量子机器学习对噪声的鲁棒性