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量子卷积网络中的「贫瘠高原」现象被解决,新研究克服了量子AI一大难题

避免梯度消失问题 该研究为了得出其分析结果,提出了一种基于图的新方法来分析 Haar 分布式 unitary 的期望值,这可能是一种极为有效的方法。最后,该研究用数值模拟验证了其分析结果。...在每个池化层中,测量一半的量子比特,测量结果控制应用于相邻量子比特的 unitary。在 L 个卷积层和池化层之后,QCNN 中还包含一个全连接层,该层对剩余的量子比特应用 unitary。...此外,该研究假设卷积层和池化层中的 unitary 是独立的。也就是说,V(θ) 中的卷积层和全连接层由作用于相邻量子比特的两个量子比特参数化 unitary 块组成,表示为 。...此外,研究者在论文的结果部分讨论得出:卷积层中的 unitary 相关性往往会增加代价函数的梯度幅值。...如上等式 (13) 所示,由于代价函数偏导数的方差独立于 I_ij 中的受控 unitary,因此可以将池化层中算子 I_ij 的作用附到卷积层中 unitary 的作用上。

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