Armin Ahmadkhaniha

专为NISQ时代设计的新型量子图学习架构

研究人员开发了一种新颖的量子图卷积架构，该架构专为嘈杂中等规模量子（NISQ）时代的无监督学习而设计。该方法利用变分量子特征提取层，并结合受量子交替算子近似（QAOA）启发的边缘局部和量子比特高效量子消息传递机制。通过将消息传递分解为成对交互，该设计显著减少了量子比特需求，使其在当前的量子设备上可行。在Cora引文网络等数据集上的实验表明，与现有的量子和混合方法相比，该方法具有竞争力。