Quantum Circuit Training with Growth-Based Architectures
2024/11/27 引用元：arXiv.org 続きを読む
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#キャルちゃんのquantphチェック パラメトライズ量子回路のdepthを学習中に段階的に増加させることで過学習を緩和し、モデル計算量を動的に管理する、成長ベースの学習手法を提案。動的な成長手法が、従来の固定depth手法よりも優れ、最終的な損失も少ないとした。 arxiv.org/abs/2411.16560 pic.x.com/rZLDvZWEwv