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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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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
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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。
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基于脉冲的模型可以构建无限深的量子神经网络，释放更大的表达能力。
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研究证明基于脉冲的模型可以近似任意非线性函数。
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基于脉冲的模型相较于基于门的模型具有更高的表达能力。
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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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