Buchumschlag

Spectral invariance and maximality properties of the frequency spectrum of quantum neural networks

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Holzer, Patrick, Turkalj, Ivica
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Quantum Physics Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Application of ZX-calculus to Quantum Architecture Search
von: Ewen, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantum Risk Analysis: Beyond (Conditional) Value-at-Risk
von: Laudagé, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Post-variational quantum neural networks
von: Huang, Po-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Rapid training of quantum recurrent neural networks
von: Siemaszko, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Effects of noise on the overparametrization of quantum neural networks
von: García-Martín, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On the explainability of quantum neural networks based on variational quantum circuits
von: Daskin, Ammar
Veröffentlicht: (2023)

Mutual information maximizing quantum generative adversarial networks
von: Lee, Mingyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Resource-efficient equivariant quantum convolutional neural networks
von: Chinzei, Koki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantum neural networks facilitating quantum state classification
von: Sharma, Diksha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reduction of finite sampling noise in quantum neural networks
von: Kreplin, David A., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Feedback-driven recurrent quantum neural network universality
von: Gonon, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Experimental robustness benchmarking of quantum neural networks on a superconducting quantum processor
von: Zhang, Hai-Feng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model selection in hybrid quantum neural networks with applications to quantum transformer architectures
von: Wadhwa, Harsh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Imaging at the quantum limit with convolutional neural networks
von: Proppe, Andrew H., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learnable quantum spectral filters for hybrid graph neural networks
von: Daskin, Ammar
Veröffentlicht: (2025)

Quantum Architecture Search for Quantum Monte Carlo Integration via Conditional Parameterized Circuits with Application to Finance
von: Wolf, Mark-Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Trained quantum neural networks are Gaussian processes
von: Girardi, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the effects of biased quantum random numbers on the initialization of artificial neural networks
von: Heese, Raoul, et al.
Veröffentlicht: (2021)

QGAN-based data augmentation for hybrid quantum-classical neural networks
von: He, Run-Ze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hybrid quantum recurrent neural network for remaining useful life prediction
von: Tsurkan, Olga, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Seismic inversion using hybrid quantum neural networks
von: Vashisth, Divakar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A unifying primary framework for quantum graph neural networks from quantum graph states
von: Daskin, Ammar
Veröffentlicht: (2024)

Comparing concepts of quantum and classical neural network models for image classification task
von: Potempa, Rafal, et al.
Veröffentlicht: (2021)

HyQuRP: Hybrid quantum-classical neural network with rotational and permutational equivariance
von: Park, Semin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Classification and reconstruction for single-pixel imaging with classical and quantum neural networks
von: Manko, Sofya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

What is my quantum computer good for? Quantum capability learning with physics-aware neural networks
von: Hothem, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predictive control of blast furnace temperature in steelmaking with hybrid depth-infused quantum neural networks
von: Lee, Nayoung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamical transition in controllable quantum neural networks with large depth
von: Zhang, Bingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Restricting to the chip architecture maintains the quantum neural network accuracy
von: Friedrich, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2022)

The cross-sectional stock return predictions via quantum neural network and tensor network
von: Kobayashi, Nozomu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The effect of the number of parameters and the number of local feature patches on loss landscapes in distributed quantum neural networks
von: Kawase, Yoshiaki
Veröffentlicht: (2025)

On the uncertainty principle of neural networks
von: Zhang, Jun-Jie, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Method for noise-induced regularization in quantum neural networks
von: Kuzmin, Viacheslav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Experimental verification of the quantum nature of a neural network
von: Patrascu, Andrei T.
Veröffentlicht: (2022)

Quantum neural networks form Gaussian processes
von: García-Martín, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A hybrid quantum-classical fusion neural network to improve protein-ligand binding affinity predictions for drug discovery
von: Domingo, L., et al.
Veröffentlicht: (2023)

When can classical neural networks represent quantum states?
von: Yang, Tai-Hsuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Approximation rates of quantum neural networks for periodic functions via Jackson's inequality
von: Neufeld, Ariel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Satellite image classification with neural quantum kernels
von: Rodriguez-Grasa, Pablo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-channel convolutional neural quantum embedding
von: Kim, Yujin, et al.
Veröffentlicht: (2025)