Buchumschlag

Learning with SASQuaTCh: a Novel Variational Quantum Transformer Architecture with Kernel-Based Self-Attention

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Evans, Ethan N., Cook, Matthew, Bradshaw, Zachary P., LaBorde, Margarite L.
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

Learning Equivariant Maps with Variational Quantum Circuits
von: Bradshaw, Zachary P., et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Closed Form for Moment-Based Entanglement Tests Associated to the PPT Criterion
von: Bradshaw, Zachary P., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Symmetry-Based Quantum Codes Beyond the Pauli Group
von: Bradshaw, Zachary P., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cycle Index Polynomials and Generalized Quantum Separability Tests
von: Bradshaw, Zachary P., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Quantum Computational Complexity and Symmetry
von: Rethinasamy, Soorya, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Logarithmic-Depth Quantum Circuits for Hamming Weight Projections
von: Rethinasamy, Soorya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantum Algorithms for Realizing Symmetric, Asymmetric, and Antisymmetric Projectors
von: LaBorde, Margarite L., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Introduction to Quantum Error Correction with Stabilizer Codes
von: Bradshaw, Zachary P., et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Quick Introduction to Quantum Machine Learning for Non-Practitioners
von: Evans, Ethan N., et al.
Veröffentlicht: (2024)

See You at the Fair.
von: Brazil, Colleen, et al.
Veröffentlicht: (1997)

Major-element chemical analyses of Hole 34-319
von: LaBorde, R, et al.
Veröffentlicht: (2005)

Major-element chemical analyses of Hole 34-321
von: LaBorde, R, et al.
Veröffentlicht: (2005)

Major-element chemical analyses of Hole 34-319A
von: LaBorde, R, et al.
Veröffentlicht: (2005)

Approximate Error Correction for Quantum Simulations of SU(2) Lattice Gauge Theories
von: Bradshaw, Zachary P.
Veröffentlicht: (2026)

Controllable Quantum Memory Capacity in Quantum Reservoir Networks with Tunable partial-SWAPs
von: Connerty, Erik L., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Quantum-Based Self-Attention Mechanism for Hardware-Aware Differentiable Quantum Architecture Search
von: Liu, Yuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Versatile Variational Quantum Kernel Framework for Non-Trivial Classification
von: Yuhan, Jiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimizing Quantum Fourier Transformation (QFT) Kernels for Modern NISQ and FT Architectures
von: Jin, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantum Adaptive Self-Attention for Quantum Transformer Models
von: Chen, Chi-Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Attention-Based Deep Reinforcement Learning for Qubit Allocation in Modular Quantum Architectures
von: Russo, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Hybrid Transformer Architecture with a Quantized Self-Attention Mechanism Applied to Molecular Generation
von: Smaldone, Anthony M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum Observers: A NISQ Hardware Demonstration of Chaotic State Prediction Using Quantum Echo-state Networks
von: Connerty, Erik L., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating Variational Quantum Circuit Architectures for Distributed Quantum Computing
von: Sünkel, Leo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributed and Secure Kernel-Based Quantum Machine Learning
von: Swaminathan, Arjhun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantum Adaptive Excitation Network with Variational Quantum Circuits for Channel Attention
von: Hsu, Yu-Chao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Variational Quantum Self-Organizing Map
von: Deshmukh, Amol
Veröffentlicht: (2025)

Predicting Chaotic Systems with Quantum Echo-state Networks
von: Connerty, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Quantum Support Vector Machines through Variational Kernel Training
von: Innan, Nouhaila, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Neural-Guided Variational Quantum Algorithm for Efficient Sign Structure Learning in Hybrid Architectures
von: Ren, Mengzhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum Machine Learning: Quantum Kernel Methods
von: Naguleswaran, Sanjeev
Veröffentlicht: (2024)

Quantum Kernel Machine Learning With Continuous Variables
von: Henderson, Laura J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Kernel Learning for Regression via Quantum Annealing Based Spectral Sampling
von: Hasegawa, Yasushi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Quantum Path Kernel: a Generalized Quantum Neural Tangent Kernel for Deep Quantum Machine Learning
von: Incudini, Massimiliano, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Shot and Architecture Adaptive Subspace Variational Quantum Eigensolver for Microwave Simulation
von: Han, Zhixiu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Novel Hierarchy of Quantum Kernel Networks on Smoothed Particle Hydrodynamics
von: Li, Yudong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Qubit-Wise Architecture Search Method for Variational Quantum Circuits
von: Chen, Jialin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Novel Image Classification Framework Based on Variational Quantum Algorithms
von: Chen, Yixiong
Veröffentlicht: (2023)

A Survey of Quantum Transformers: Architectures, Challenges and Outlooks
von: Zhang, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Feedback Mechanisms for Measurement-Based Variational Quantum State Preparation
von: Puente, Daniel Alcalde, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantum Multi-view Kernel Learning with Local Information
von: Li, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2025)