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Mohsen Heidari
Mohsen Heidari
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新的傅里叶表示支持在复杂分布下进行DNF学习
研究人员开发了一种广义傅里叶表示，以应对在非乘积分布下学习析取范式（DNF）的挑战。这种新方法将任何分布表示为贝叶斯网络，从而能够改编标准的基于傅里叶的学习技术。该工作证明了在某些贝叶斯网络下，合取的谱范数保持有界，推广了先前的发现，并确立了在这些分布下DNF和决策树的可学习性。
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新框架利用李对称性进行高效量子电路梯度估计
研究人员开发了一个新的框架，用于估计参数化量子电路（PQC）中的梯度，该框架利用了李代数对称性。该方法使用Hadamard测试并分析矩阵指数的微分，将梯度表示为期望值的线性组合。该方法显著降低了测量成本，所需的采样次数相对于参数呈对数关系，并且与现有技术相比，在时间上提供了多项式加速。