quant-ph」カテゴリーアーカイブ

Kernel Density Matrices for Probabilistic Deep Learning

要約 この論文では、確率的深層学習への新しいアプローチであるカーネル密度行列を紹 … 続きを読む

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Learning with Density Matrices and Random Features

要約 密度行列は、量子システムの統計的状態を記述します。 これは、量子システムの … 続きを読む

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Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries

要約 複雑な量子プロセスの学習は、量子ベンチマーク、暗号解析、変分量子アルゴリズ … 続きを読む

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A supplemental investigation of non-linearity in quantum generative models with respect to simulatability and optimization

要約 最近の研究では、生成モデリングのための量子回路に、成功するまで繰り返し(R … 続きを読む

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Fast Quantum Process Tomography via Riemannian Gradient Descent

要約 制約付き最適化は、量子物理学および量子情報科学の分野で重要な役割を果たして … 続きを読む

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Optimizing ZX-Diagrams with Deep Reinforcement Learning

要約 ZX ダイアグラムは、基本的な量子力学、量子回路の最適化、テンソル ネット … 続きを読む

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Guardians of the Quantum GAN

要約 量子敵対的生成ネットワーク (qGAN) は、画像生成量子機械学習モデルの … 続きを読む

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Quantum Adjoint Convolutional Layers for Effective Data Representation

要約 量子畳み込み層 (QCL) は、その効率的なデータ特徴抽出機能により、量子 … 続きを読む

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Boosting Defect Detection in Manufacturing using Tensor Convolutional Neural Networks

要約 欠陥検出は、製造部門の品質管理段階において最も重要であると同時に困難なタス … 続きを読む

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Improving Gradient Methods via Coordinate Transformations: Applications to Quantum Machine Learning

要約 機械学習アルゴリズムは、古典バージョンでも量子バージョンでも、勾配降下法な … 続きを読む

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