「quant-ph」カテゴリーアーカイブ

Blind quantum machine learning with quantum bipartite correlator

投稿日: 2023年10月20日 作成者: jarxiv

要約 分散量子コンピューティングは、個々の量子デバイスの範囲を超えた計算を実行す … 続きを読む →

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Stochastic Quantum Sampling for Non-Logconcave Distributions and Estimating Partition Functions

投稿日: 2023年10月18日 作成者: jarxiv

要約 $\pi(x) \propto \exp(-\beta f(x))$ の形 … 続きを読む →

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Certainty In, Certainty Out: REVQCs for Quantum Machine Learning

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 量子機械学習 (QML) の分野は、新しい機械学習プロトコルの発見や従来の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, I.2.6, quant-ph | Certainty In, Certainty Out: REVQCs for Quantum Machine Learning はコメントを受け付けていません

Towards interpretable quantum machine learning via single-photon quantum walks

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 変分量子アルゴリズムは、古典的なニューラル ネットワークがパラメータ化され … 続きを読む →

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QKSAN: A Quantum Kernel Self-Attention Network

投稿日: 2023年10月13日 作成者: jarxiv

要約 Self-Attention Mechanism (SAM) は、データの … 続きを読む →

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Machine Learning Quantum Systems with Magnetic p-bits

投稿日: 2023年10月11日 作成者: jarxiv

要約 人工知能 (AI) アルゴリズムのコンピューティング ワークロードが急増し … 続きを読む →

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Learning to Decode the Surface Code with a Recurrent, Transformer-Based Neural Network

投稿日: 2023年10月10日 作成者: jarxiv

要約 量子誤り訂正は、信頼性の高い量子計算の前提条件です。 この目標に向けて、主 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 81P73, cs.LG, I.2.0, quant-ph | Learning to Decode the Surface Code with a Recurrent, Transformer-Based Neural Network はコメントを受け付けていません

Generative quantum machine learning via denoising diffusion probabilistic models

投稿日: 2023年10月10日 作成者: jarxiv

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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Learning quantum Hamiltonians at any temperature in polynomial time

投稿日: 2023年10月4日 作成者: jarxiv

要約 局所量子ハミルトニアン$H$を、既知の逆温度$beta>0$におけるギブス … 続きを読む →

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Learning unitaries with quantum statistical queries

投稿日: 2023年10月4日 作成者: jarxiv

要約 量子統計的問合せ(QSQ)からユニタリー演算子を学習するアルゴリズムを提案 … 続きを読む →

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