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Warm-Start Variational Quantum Policy Iteration
要約 強化学習は、非常に複雑な意思決定シナリオで最適な動作を決定することを目的と … 続きを読む
Learning local equivariant representations for quantum operators
要約 密度汎関数理論 (DFT) フレームワークにおけるハミルトニアン行列、オー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, quant-ph
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Improved algorithms for learning quantum Hamiltonians, via flat polynomials
要約 我々は、量子ハミルトニアンのギブス状態のコピーが与えられた場合に、任意の温 … 続きを読む
Do Quantum Neural Networks have Simplicity Bias?
要約 ディープニューラルネットワーク（DNN）の成功の1つの仮説は、DNNは表現 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.app-ph, quant-ph
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FreeCG: Free the Design Space of Clebsch-Gordan Transform for machine learning force field
要約 クレブシュ ゴルダン変換 (CG 変換) は、多体相互作用を効果的にエンコ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM, quant-ph
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Quantum Curriculum Learning
要約 量子機械学習 (QML) では、量子の利点を達成するために大量の量子リソー … 続きを読む
Learning pure quantum states (almost) without regret
要約 私たちは最小限の後悔を持って量子状態トモグラフィーの研究を開始します。 学 … 続きを読む
KANQAS: Kolmogorov Arnold Network for Quantum Architecture Search
要約 量子アーキテクチャ探索 (QAS) は、量子の利点に向けた量子回路の最適化 … 続きを読む
Provably Efficient Exploration in Quantum Reinforcement Learning with Logarithmic Worst-Case Regret
要約 量子強化学習 (RL) は最近急速に注目を集めていますが、その理論的な理解 … 続きを読む