التدريب الكمي الكسول

[1] جون بريسكيل. الحوسبة الكمية في عصر NISQ وما بعده. الكم ، 2:79 ، 2018. دوى: 10.22331 / q-2018-08-06-79.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2018-08-06-79

[2] ماركو سيريزو ، أندرو أراسميث ، رايان بابوش ، سيمون سي بنيامين ، سوجورو إندو ، كيسوكي فوجي ، جارود آر ماكلين ، كوسوكي ميتاراي ، شياو يوان ، لوكاس سينسيو ، وآخرون. خوارزميات الكم المتغيرة. Nature Reviews Physics، 3 (9): 625–644، 2021. doi: 10.1038 / s42254-021-00348-9.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s42254-021-00348-9

[3] جارود آر ماكلين وسيرجيو بويكسو وفاديم ن سميليانسكي وريان بابوش وهارتموت نيفين. الهضاب القاحلة في المناظر الطبيعية للتدريب على الشبكة العصبية الكمومية. اتصالات الطبيعة ، 9 (1): 1–6 ، 2018. doi: 10.1038 / s41467-018-07090-4.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-018-07090-4

[4] سامسون وانج وإنريكو فونتانا وماركو سيريزو وكونال شارما وأكيرا سون ولوكاس سينسيو وباتريك جيه كولز. الهضاب القاحلة الناتجة عن الضوضاء في خوارزميات الكم المتغيرة. اتصالات الطبيعة ، 12 (1): 1-11 ، 2021. دوى: 10.1038 / s41467-021-27045-6.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-021-27045-6

[5] فرانسيس باخ. تحسين بدون مجهود من خلال التدفقات المتدرجة. https: / / francisbach.com/ التدفقات المتدرجة.
https: / / francisbach.com/ التدفقات المتدرجة

[6] آرثر جاكوت وفرانك غابرييل وكليمان هونجلر. نواة الظل العصبية: التقارب والتعميم في الشبكات العصبية. التطورات في أنظمة معالجة المعلومات العصبية (NeurIPS 2018) ، 31: 8571-8580 ، 2018. doi: 10.1145 / 3406325.3465355.
الشبكي: / / doi.org/ 10.1145 / 3406325.3465355

[7] لينيك شيزات وإدوار أويالون وفرانسيس باخ. على التدريب الكسول في البرمجة التفاضلية. التطورات في أنظمة معالجة المعلومات العصبية ، 32 ، 2019.

[8] كوهي ناكاجي وهيرويوكي تيزوكا وناوكي ياماموتو. الشبكات العصبية المحسنة الكم في إطار نواة الظل العصبية. 2021. arXiv: 2109.03786.
أرخايف: 2109.03786

[9] نوريهيتو شيراي وكينجي كوبو وكوسوكي ميتاراي وكيسوكي فوجي. نواة الظل الكم. 2021. arXiv: 2111.02951.
أرخايف: 2111.02951

[10] ماريا شولد وناثان كيلوران. التعلم الآلي الكمي في مساحات هيلبرت المميزة. فيز. القس Lett.، 122: 040504، فبراير 2019. doi: 10.1103 / PhysRevLett.122.040504.
الشبكي: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.040504

[11] فويتش هافليسيك ، أنطونيو د. التعلم الخاضع للإشراف مع مساحات الميزات المحسنة الكم. Nature، 567 (7747): 209–212، Mar 2019. doi: 10.1038 / s41586-019-0980-2.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41586-019-0980-2

[12] جونيو ليو ، وفرانشيسكو تاكينو ، وجنيفر آر جليك ، وليانغ جيانغ ، وأنطونيو ميزاكابو. تعلم التمثيل من خلال حبات الظل العصبية الكمومية. PRX Quantum، 3: 030323، 2022. doi: 10.1103 / PRXQuantum.3.030323.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.3.030323

[13] دي لو وجيمس هالفرسون. الدول الكمومية للشبكة العصبية اللانهائية. 2021. arXiv: 2112.00723.
أرخايف: 2112.00723

[14] جونيو ليو ، وخديجة نجفي ، وكونال شارما ، وفرانشيسكو تاشينو ، وليانغ جيانغ ، وأنطونيو ميزاكابو. نظرية تحليلية لديناميات الشبكات العصبية الكمية الواسعة. فيز. القس Lett.، 130 (15): 150601، 2023. doi: 10.1103 / PhysRevLett.130.150601.
الشبكي: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.130.150601

[15] Junyu Liu و Zexi Lin و Liang Jiang. الكسل والهضبة القاحلة والضوضاء في التعلم الآلي ، 2022. doi: 10.48550 / arXiv.2206.09313.
https: / / doi.org/10.48550 / arXiv.2206.09313

[16] إدوارد فارحي وهارتموت نيفين. التصنيف باستخدام الشبكات العصبية الكمومية على معالجات المدى القريب. 2018. arXiv: 1802.06002.
أرخايف: 1802.06002

[17] سيريزو ، أكيرا سون ، تايلر فولكوف ، لوكاس سينسيو ، وباتريك جيه كولز. تعتمد وظيفة التكلفة على الهضاب القاحلة في الدوائر الكمومية الضحلة ذات البارامترات. اتصالات الطبيعة ، 12 (1): 1791 ، 2021. دوى: 10.1038 / s41467-021-21728-w.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-ث

[18] Adrián Pérez-Salinas، Alba Cervera-Lierta، Elies Gil-Fuster، and José I. Latorre. إعادة تحميل البيانات لمصنف كمي عالمي. الكم ، 4: 226 ، 2020. doi: 10.22331 / q-2020-02-06-226.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-02-06-226

[19] ماريا شولد وريان سويكي ويوهانس جاكوب ماير. تأثير ترميز البيانات على القوة التعبيرية لنماذج التعلم الآلي الكمومية. فيز. القس أ ، 103: 032430 ، مارس 2021. دوى: 10.1103 / PhysRevA.103.032430.
الشبكي: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.032430

[20] كولين مكديرميد. على طريقة الخلافات يحدها. في استطلاعات في التوافقية ، 1989 (نورويتش ، 1989) ، المجلد 141 من لندن ماث. شركة مذكرة محاضرة ، الصفحات 148-188. جامعة كامبريدج. الصحافة ، كامبريدج ، 1989. دوى: 10.1017 / cbo9781107359949.008.
الشبكي: / / doi.org/ 10.1017 / cbo9781107359949.008

[21] فيل بيرغولم ، جوش إيزاك ، ماريا شولد ، كريستيان غوغولين ، إم صهيب علم ، شاهناواز أحمد ، خوان ميغيل أرازولا ، كارستن بلانك ، آلان ديلجادو ، سوران جاهانجيري ، وآخرون. Pennylane: التمايز التلقائي للحسابات الكمومية الهجينة. 2018. arXiv: 1811.04968.
أرخايف: 1811.04968

[22] كيرستين بير ودميترو بوندارينكو وتيري فارلي وتوبياس جيه أوزبورن وروبرت سالزمان ودانييل شيرمان ورامونا وولف. تدريب الشبكات العصبية الكمومية العميقة. اتصالات الطبيعة ، 11 (1): 1–6 ، 2020. doi: 10.1038 / s41467-020-14454-2.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-020-14454-2