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Quantum Gaussian Processes
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量子核分析揭示量子GP中的统一病理
研究人员开发了一种新的诊断工具来分析量子高斯过程核，揭示了量子机器学习中看似无关的问题都由同一个基本量控制：核Gram矩阵的归一化谱熵。该诊断方法已在各种核族中得到经验验证，并成功地从模拟器转移到IBM Heron硬件，错误率很低。研究结果表明，最优核熵取决于目标数据，为改进量子机器学习中的贝叶斯优化提供了见解。
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量子高斯过程为量子数据提供可扩展的学习能力
研究人员引入了量子高斯过程，这是一个旨在改进从量子系统学习的新贝叶斯框架。该方法利用对未知量子变换的先验知识，能够直接对量子数据进行回归、分类和贝叶斯优化。该框架在匹配门演化方面被证明特别有效，为相位图学习和量子传感等量子学习任务提供了一种可扩展的方法。