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高效通用的神经网络解码器用于基于稳定器的量子纠错
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内容提要
本研究提出了一种基于线性注意序列建模和图神经网络的通用解码器，解决了量子误差纠正中高效解码器不足的问题。实验结果表明，该解码器在准确性和速度上优于专用算法。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于线性注意序列建模和图神经网络的通用解码器。
- 该解码器解决了量子误差纠正中高效解码器不足的问题。
- 解码器能够直接在任意稳定器代码的图结构上操作。
- 实验结果显示，该解码器在准确性和速度上优于专用算法。
- 在Bivariate Bicycle代码中，该解码器实现了39.4%的逻辑错误率降低。
- 解码时间仅为约1%。
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