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Alberto Marchisio
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量子神经网络中的物理噪声被探索为一种原生正则化器
研究人员探索了在光子混合量子神经网络（PHQNN）中使用物理噪声作为原生正则化器的潜力，并将其与经典深度学习中的噪声注入技术进行类比。通过使用遗传算法在Quandela的Perceval模拟器和MerLin框架中调整噪声参数，该研究旨在优化PHQCNN在Iris、Digits和MNIST等数据集上的性能。虽然这种方法在Iris和Digits数据集上取得了适度的准确性提升，但在MNIST数据集上却导致性能下降，这表明物理噪声作为正则化器…
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Q-PhotoNAS框架自动化混合量子-经典AI设计
研究人员开发了Q-PhotoNAS，一个专为光子器件设计的混合量子-经典神经网络架构的新型框架。该系统使用遗传算法自动搜索最优配置，同时考虑经典和量子组件。在Digits和MNIST等图像分类任务上进行测试时，Q-PhotoNAS分别达到了99.44%和98.78%的高准确率，并预计在光子硬件上实现快速推理。