ternary grid initialization

新的 QML 方法提升可训练频率电路性能

研究人员为量子机器学习 (QML) 中的可训练频率 (TF) 电路引入了一种名为三元网格初始化的新技术。该方法解决了先前阻碍 TF 电路在训练期间有效调整其频率频谱的梯度抑制问题。通过将前置因子值设置为三的幂，三元初始化确保从一开始就密切逼近目标频率，从而实现可靠的收敛。与标准的单元初始化相比，实证结果显示性能显著提高，TF 电路在合成基准测试中达到了近乎完美的准确率，并在真实世界数据集上展示了持续的优势。