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Distributed Quantum Neural Networks on Distributed Photonic Quantum Computing
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内容提要
本研究提出了一种分布式量子-经典框架，将光子量子神经网络与矩阵积态映射结合，解决经典神经网络的参数效率训练问题。该框架在保持高分类精度的同时显著降低参数数量，展示了在近实时硬件条件下的鲁棒性，为分布式量子机器学习提供了可行路径。
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关键要点
- 本研究提出了一种分布式量子-经典框架，结合光子量子神经网络与矩阵积态映射。
- 该框架解决了经典神经网络的参数效率训练问题。
- 通过混合量子-经典工作流，框架在保持高分类精度的同时显著降低参数数量。
- 展示了在近实时硬件条件下的鲁棒性。
- 为分布式量子机器学习提供了可行路径，展示了光子计算的可扩展性与经典神经网络的可部署性。
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