quant-ph」カテゴリーアーカイブ

Generative quantum machine learning via denoising diffusion probabilistic models

要約 深層生成モデルは、コンピューター ビジョン、テキスト生成、および大規模な言 … 続きを読む

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Multi-Excitation Projective Simulation with a Many-Body Physics Inspired Inductive Bias

要約 ディープラーニングの目覚ましい進歩により、機械学習に依存するアプリケーショ … 続きを読む

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Deep Stochastic Mechanics

要約 この論文では、確率力学と生成拡散モデルにヒントを得た、時間発展シュレディン … 続きを読む

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Arbitrary Polynomial Separations in Trainable Quantum Machine Learning

要約 量子機械学習における最近の理論的結果は、量子ニューラル ネットワーク (Q … 続きを読む

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Understanding quantum machine learning also requires rethinking generalization

要約 量子機械学習モデルは、少ないデータでトレーニングした場合でも成功した汎化パ … 続きを読む

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Spacetime-Efficient Low-Depth Quantum State Preparation with Applications

要約 任意の量子状態を準備するための新しい決定論的方法を提案します。 私たちのプ … 続きを読む

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Hybrid Quantum Vision Transformers for Event Classification in High Energy Physics

要約 ビジョン トランスフォーマー アーキテクチャに基づくモデルは、画像分類タス … 続きを読む

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Generative quantum machine learning via denoising diffusion probabilistic models

要約 深層生成モデルは、コンピューター ビジョン、テキスト生成、および大規模な言 … 続きを読む

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Efficient Learning of Long-Range and Equivariant Quantum Systems

要約 この研究では、量子多体物理学の基本的なタスク、つまり量子ハミルトニアンの基 … 続きを読む

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Circuit Partitioning for Multi-Core Quantum Architectures with Deep Reinforcement Learning

要約 量子コンピューティングは、量子力学の固有の特性を活用することで、古典的に困 … 続きを読む

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