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可训练量子机器学习中的任意多项式分离

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内容提要

最近的量子机器学习研究发现，量子神经网络（QNNs）在表达能力和可训练性之间存在权衡。通过构建高效训练的层次化QNNs，成功绕过了负面结果，并在经典序列建模任务中展示了多项式内存分离性能。量子机器学习可能在其他经典序列学习问题中具有优势。

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标签

可训练性 多项式 机器学习 经典序列学习 表达能力 量子机器学习 量子神经网络
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