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TOOL · CL_336399 · Nov 2 · 05:00

量子神经网络克服幅度编码限制

研究人员发现量子神经网络（QNNs）的幅度编码存在表示限制，即无法区分相差非零实数缩放的输入。这种源于归一化的不变性限制了QNNs的假设类别。该研究提出了一种固定的非线性特征映射，克服了这一瓶颈，在保持对数量子比特缩放的同时，能够区分所有实数输入。在分类基准测试中，使用这种新编码的QNNs与传统的幅度和角度编码方法相比，分类准确率提高了21-44%。