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新的水库计算方法利用软体机器人和量子原理
研究人员正在探索水库计算的高级方法，这是一种用于时间学习的技术。一篇论文介绍了一种通过将动力学与高性能数字模型相匹配来共同优化软体机器人水库的方法，在分类和预测任务中显示出 33.7% 的改进。另一篇论文提出了一个受 Lindblad 启发的、具有可分离旋转和耗散的多时间尺度水库，能够独立控制记忆和稳定性，并在 NARMA-20 和 Lorenz-63 等特定基准测试中取得最佳性能。
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量子记忆方法增强长序列令牌建模
研究人员开发了QLAM，一种新颖的混合量子-经典记忆机制，旨在增强长序列令牌建模。QLAM将隐藏状态表示为量子态，利用叠加来编码历史信息并实现非经典、全局条件更新。该方法旨在保持状态空间模型的效率，同时丰富其捕获复杂依赖关系的记忆容量。在展平为令牌序列的图像分类基准上的评估表明，QLAM的表现优于循环模型和基于Transformer的模型。