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CHARME：一种基于链式强化学习的小嵌入问题解决方法
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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
该研究提出了一种名为CHARME的方法，通过强化学习等技术解决量子退火中的次嵌入问题。实验证明，CHARME的效率优于其他嵌入方法，并提高了训练效率。
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关键要点
- 该研究提出了一种名为CHARME的方法，旨在解决量子退火中的次嵌入问题。
- CHARME方法结合了强化学习、图神经网络架构和状态转换算法。
- 实验证明，CHARME的效率优于Minorminer和ATOM等嵌入方法。
- 在某些情况下，CHARME的效率还超过了OCT-based方法。
- 提出的探索策略提高了CHARME框架的训练效率。
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