विभिन्न क्वांटम सर्किटों के संकलन के लिए नीति ढाल दृष्टिकोण

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डेविड ए. हेरेरा-मार्टिस

यूनिवर्सिटि ग्रेनोबल आल्प्स, सीईए सूची, 38000 ग्रेनोबल, फ्रांस

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सार

हम नीति ढाल सुदृढीकरण सीखने की तकनीकों के आधार पर, क्वांटम एकात्मक परिवर्तनों के अनुमानित संकलन को खोजने के लिए एक विधि का प्रस्ताव करते हैं। स्टोकेस्टिक नीति का चुनाव हमें अनुकूलन समस्या को प्रायिकता वितरण के संदर्भ में बदलने की अनुमति देता है, न कि परिवर्तनशील द्वारों के। इस ढांचे में, मुक्त कोणों के बजाय वितरण मापदंडों को अनुकूलित करके इष्टतम विन्यास पाया जाता है। हम संख्यात्मक रूप से दिखाते हैं कि शोर रहित और शोर सर्किट दोनों के लिए तुलनात्मक मात्रा में संसाधनों के लिए यह दृष्टिकोण ढाल-मुक्त विधियों की तुलना में अधिक प्रतिस्पर्धी हो सकता है। परिवर्तनशील संकलन के लिए इस दृष्टिकोण की एक और दिलचस्प विशेषता यह है कि इसे अंतिम-बिंदु निष्ठा का अनुमान लगाने के लिए एक अलग रजिस्टर और लंबी दूरी की बातचीत की आवश्यकता नहीं है, जो कि हिल्बर्ट-श्मिट परीक्षण पर निर्भर विधियों पर एक सुधार है। हम उम्मीद करते हैं कि ये तकनीकें अन्य संदर्भों में विभिन्न सर्किटों के प्रशिक्षण के लिए प्रासंगिक होंगी।

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द्वारा उद्धृत

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