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卢卡·因诺琴蒂；莱昂纳多·班奇；Bose，Sougato公司；亚历山德罗·费拉罗；毛罗Paternostro

通过辅助量子位对量子门进行近似监督学习。 （英语） Zbl 1407.81065号

国际量子信息。 16，第8号，文章ID 1840004，15 p.（2018）.
摘要：我们提出了基于一组受限资源的多量子比特门辅助合成的量子比特网络训练策略。通过假设仅存在与时间无关的单量子比特和双量子比特相互作用，我们引入并描述了一种通过动量随机梯度下降和自动微分方法实现的监督学习策略。我们通过讨论包括QFT和半加法器门在内的非平凡三量子比特操作的实现来证明该方案的有效性。

MSC公司：

81页68 量子计算
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
81S25美元 量子随机演算
81T10型 模型量子场论

关键词：

量子信息；量子计算；量子门

软件：

github；PyTorch公司；TensorFlow公司；西雅娜
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Innocenti}等人，《国际量子信息》第16卷第8期，文章ID 1840004，15页（2018年；Zbl 1407.81065）
全文： 内政部

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