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TOOL · CL_117843 · Jun 30 · 04:00

新方法优化高斯过程回归的量子核估计

研究人员开发了一种新颖的方法，用于优化高斯过程回归的量子核估计中的采样分配。该方法旨在通过根据核条目对下游任务的敏感性来智能地分配采样工作，从而减少实现目标精度所需的计算预算。所提出的方法包含一个统一覆盖底线以减轻敏感性估计中的噪声，在各种基准测试和不同的量子核上均显示出测试均方根误差（RMSE）的显著改进。