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Ammar Daskin

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TOOL · CL_18875 · May 6 · 04:00

量子模型通过多阶段残差学习高频函数

研究人员开发了一种新技术来解决量子机器学习模型中的频率学习偏差。该方法借鉴了经典傅里叶神经算子，通过多阶段残差学习，迭代地在先前阶段的误差上训练额外的量子模块。在合成数据上的实验表明，这种方法显著提高了量子模型解析多个频率的能力，优于单阶段模型。