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RESEARCH · CL_12996 · Apr 27 · 12:23

研究人员利用迁移学习对量子设备噪声进行少样本建模

研究人员开发了一种迁移学习方法，以改进跨不同量子设备的量子噪声建模。通过在一台IBM量子设备的数据上训练神经网络，他们证明了噪声模型可以通过少量微调数据适应新设备。与零样本迁移相比，该方法在准确性方面显示出显著提高，恢复了相当一部分性能差距，并确定CX门错误是设备特定噪声的主要原因。