BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-31T00:00:00Z 量子循环神经网络的密度矩阵仿真在多元时间序列预测中的应用 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了一种基于带限傅里叶展开的量子感知器（QPs）转移函数的模型，用于设计可扩展的训练过程的量子神经网络（QNNs），并添加了一种随机化的量子随机梯度下降技术，消除了样本复制的需要。该训练过程期望收敛于真实最小值，有助于提高数据效率和遵守禁止复制规则。 🏷️ 标签 数据效率 神经网络 量子感知器 量子神经网络 量子随机梯度下降 随机化 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
