该研究使用基于课程的强化学习量子架构搜索算法（CRLQAS）解决VQA部署中的挑战。该算法通过编码和动力学限制来探索电路搜索空间，提高了在噪声和非噪声环境中的性能。

模块量子架构中基于注意力机制的深度强化学习用于量子比特分配
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