利用内在噪声进行量子机器学习隐私保护

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内容提要

该研究分析了噪声对量子神经网络的影响,研究了不同噪声模型下的算法表现和量子状态的退化。研究结果对量子软件发展有重要意义,强调了稳定性和噪声修正的重要性,为量子算法的发展铺平了道路。

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