-
最近の投稿
- Enhancing Efficiency in Multidevice Federated Learning through Data Selection
- RadarTrack: Enhancing Ego-Vehicle Speed Estimation with Single-chip mmWave Radar
- HOPE: A Reinforcement Learning-based Hybrid Policy Path Planner for Diverse Parking Scenarios
- From Imitation to Exploration: End-to-end Autonomous Driving based on World Model
- LLM-Enabled In-Context Learning for Data Collection Scheduling in UAV-assisted Sensor Networks
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (36903) cs.CL (27936) cs.CV (42678) cs.HC (2822) cs.LG (41843) cs.RO (21845) cs.SY (3324) eess.IV (4979) eess.SY (3316) stat.ML (5475)
「quant-ph」カテゴリーアーカイブ
Towards quantum enhanced adversarial robustness in machine learning
要約 機械学習アルゴリズムは、画像分類や特徴検出などのデータ駆動型タスクのための … 続きを読む
Enhancing variational quantum state diagonalization using reinforcement learning techniques
要約 変分量子アルゴリズムの開発は、NISQ コンピューターのアプリケーションに … 続きを読む
Co-Certificate Learning with SAT Modulo Symmetries
要約 与えられた co-NP 特性を満たす同型までのすべてのグラフを生成するため … 続きを読む
Towards Quantum Federated Learning
要約 量子フェデレーテッド ラーニング (QFL) は、量子テクノロジーを活用し … 続きを読む
Benchmarking simulated and physical quantum processing units using quantum and hybrid algorithms
要約 強力なハードウェア サービスとソフトウェア ライブラリは、量子アルゴリズム … 続きを読む
Thermodynamic AI and the fluctuation frontier
要約 多くの人工知能 (AI) アルゴリズムは物理学からインスピレーションを得て … 続きを読む
Stochastic noise can be helpful for variational quantum algorithms
要約 サドルポイントは、一次勾配降下法アルゴリズムにとって重要な課題となります。 … 続きを読む
A fermion neural network with efficient optimization and quantum applicability
要約 古典的な人工ニューラル ネットワークは、機械学習アプリケーションで広範な成 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, cs.LG, quant-ph
A fermion neural network with efficient optimization and quantum applicability はコメントを受け付けていません
Near-Optimal Quantum Coreset Construction Algorithms for Clustering
要約 k$-Clusteringは、$mathbb{R}^d$における$k$-m … 続きを読む
Reduction of finite sampling noise in quantum neural networks
要約 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、データ依存の入力を持つパラメータ化 … 続きを読む