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变分量子神经网络中的数值梯度反演攻击
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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
本研究提出了一种数值反演方案，解决变分量子神经网络训练中的局部极小值导致的信息恢复问题。该方案结合梯度估计、有限差分法和自适应低通滤波，优化了训练数据重构，提高了收敛效率。
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关键要点
- 本研究提出了一种数值反演方案，解决变分量子神经网络训练中的局部极小值导致的信息恢复问题。
- 该方案结合了梯度估计、有限差分法和自适应低通滤波。
- 通过优化训练数据重构，提高了收敛效率。
- 使用卡尔曼滤波器对方案进行了优化。
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