Дифференцируемый поиск квантовой архитектуры в генерации параметров квантово-улучшенных нейронных сетей В статье рассматривается квантовое машинное обучение (QML), объединяющее возможности квантовых вычислений и машинного обучения. Особое внимание уделено вариационным квантовым схемам (VQC), или квантовым нейронным сетям (QNN), которые показывают перспективные результаты. Однако их широкое применение ограничено из-за зависимости от квантового оборудования. Для решения этой проблемы предложена автоматизированная система, использующая дифференцируемую оптимизацию, которая позволяет эффективно проектировать QNN и генерировать параметры классических нейронных сетей без необходимости квантового оборудования. arXiv: 2505.09653 Обзоры | Квантовая физика
Дифференцируемый поиск квантовой архитектуры в генерации параметров квантово-улучшенных нейронных сетей
В статье рассматривается квантовое машинное обучение (QML), объединяющее возможности квантовых вычислений и машинного обучения. Особое внимание уделено вариационным квантовым схемам (VQC), или квантовым нейронным сетям (QNN), которые показывают перспективные результаты. Однако их широкое применение ограничено из-за зависимости от квантового оборудования. Для решения этой проблемы предложена автоматизированная система, использующая дифференцируемую оптимизацию, которая позволяет эффективно проектировать QNN и генерировать параметры классических нейронных сетей без необходимости квантового оборудования.
arXiv: 2505.09653
