Boolean cube

用于量子分布学习的新分层傅里叶近似方法

研究人员开发了一种新颖的分层方法，使用布尔立方体上的Walsh-傅里叶近似来学习量子分布。该方法涉及在每个级别定义谱截断，然后将其投影到概率单纯形上并用于训练量子电路Born机。在一个级别上学习到的参数用于初始化下一个级别，从而提供端到端的学习保证。该框架分析了近似和估计的权衡，将分布误差与量子态保真度联系起来，尽管它并未消除量子神经网络训练中的贫瘠高原。