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量子井字游戏的强化学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
量子强化学习利用量子力学特性减少可训练参数。我们提出了一种基于变分量子电路的多智能体强化学习方法，并在Coin Game环境中进行评估，结果显示其性能优于相似参数的神经网络，参数减少了97.88%。
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关键要点
- 量子强化学习利用量子力学特性降低可训练参数。
- 提出了一种基于变分量子电路的多智能体强化学习方法。
- 在Coin Game环境中评估该方法并与经典方法进行比较。
- 研究表明该方法性能优于相似参数的神经网络。
- 相较于更大的神经网络，该方法减少了97.88%的参数。
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