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Jonas Jägermeyr
Jonas Jägermeyr
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量子GAN无需技巧即可生成全分辨率图像
研究人员开发了一种新颖的量子生成对抗网络（qGAN），能够从MNIST和Fashion-MNIST等经典数据集中生成全分辨率图像。该方法通过直接将完整的图像数据加载到量子计算机上，避免了降维或使用多个模型的需要。该系统为单个端到端量子生成器树立了新的最先进水平，并展示了在Street View House Numbers等数据集上生成彩色图像的潜力。该架构的归纳偏倚和增强的噪声输入技术是其在图像生成中性能和多样性的关键，即使在量子散粒…
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量子算法Q-FLAIR大幅降低了机器学习的资源需求
研究人员开发了一种名为Q-FLAIR的新算法，以减少量子机器学习特征图所需的计算资源。该方法将大量工作负载转移到经典计算机上，从而能够用更少的评估来训练复杂的量子模型。Q-FLAIR在分类器上展示了最先进的性能，并使用真实的IBM量子设备在短短四个小时内就在MNIST数据集上实现了超过90%的准确率，这在以前由于硬件需求而被认为是不可能实现的壮举。