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释放基于脉冲的量子神经网络的表达能力

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内容提要

量子机器学习基于脉冲模型能够更好地利用有限的量子资源，构建无限深的量子神经网络，释放更大的表达能力。研究证明基于脉冲的模型可以近似任意非线性函数，并展示了其相较于基于门的模型具有更高的表达能力，为设计表达性强的量子机器学习模型提供了理论基础。

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标签

神经网络 脉冲模型 表达能力 量子机器学习 量子神经网络 非线性函数
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