Bernstein-Vazirani Networks

新的量子机器学习框架利用干涉进行监督学习

研究人员推出了一种新颖的量子机器学习框架——Bernstein-Vazirani Networks (BVNs)，该框架利用量子干涉来进行监督学习任务。这些网络基于量子傅里叶采样原理运行，其中叠加态的标记数据在傅里叶基中进行干涉，以提取全局特征。广义BVNs允许在问题自适应基中进行干涉，从而在不增加测量预算的情况下增强模型表达能力。BVNs展示了通用函数逼近和无梯度训练的能力，在各种分类和表示学习任务上表现出竞争力。