-
最近の投稿
- An LSTM Feature Imitation Network for Hand Movement Recognition from sEMG Signals
- Design and Control of a High-Performance Hopping Robot
- Distributed Formation Shape Control of Identity-less Robot Swarms
- Speeding Up Path Planning via Reinforcement Learning in MCTS for Automated Parking
- SynH2R: Synthesizing Hand-Object Motions for Learning Human-to-Robot Handovers
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (31662) cs.CL (23946) cs.CR (2456) cs.CV (37967) cs.LG (36531) cs.RO (18502) cs.SY (2828) eess.IV (4558) eess.SY (2822) stat.ML (4847)
「quant-ph」カテゴリーアーカイブ
CaloQVAE : Simulating high-energy particle-calorimeter interactions using hybrid quantum-classical generative models
要約 大型ハドロン衝突型加速器の高光度時代には、衝突事象の解析において大きな計算 … 続きを読む
Accuracy vs Memory Advantage in the Quantum Simulation of Stochastic Processes
要約 多くの推論シナリオは、将来の予測を行うために既知のデータから関連情報を抽出 … 続きを読む
Hybrid Quantum Graph Neural Network for Molecular Property Prediction
要約 材料設計のプロセスを加速するために、材料科学では、収集したデータから情報を … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, quant-ph
Hybrid Quantum Graph Neural Network for Molecular Property Prediction はコメントを受け付けていません
Deep learning-based variational autoencoder for classification of quantum and classical states of light
要約 光量子技術の進歩は、光の生成、操作、特性評価と、光子の統計に基づく識別によ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
Deep learning-based variational autoencoder for classification of quantum and classical states of light はコメントを受け付けていません
Learning finitely correlated states: stability of the spectral reconstruction
要約 チェーン上の任意の有限相関平行移動不変状態の $t$ システムのブロックの … 続きを読む
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
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
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
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
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