Quantum Equilibrium Propagation: Gradient-Descent Training of Quantum Systems
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Scellier, Benjamin |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A universal approximation theorem for nonlinear resistive networks
von: Scellier, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Scellier, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Fast Algorithm to Simulate Nonlinear Resistive Networks
von: Scellier, Benjamin
Veröffentlicht: (2024)
von: Scellier, Benjamin
Veröffentlicht: (2024)
Quantum Equilibrium Propagation for efficient training of quantum systems based on Onsager reciprocity
von: Wanjura, Clara C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wanjura, Clara C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Framework for Demonstrating Practical Quantum Advantage: Racing Quantum against Classical Generative Models
von: Hibat-Allah, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hibat-Allah, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Benchmarking a Tunable Quantum Neural Network on Trapped-Ion and Superconducting Hardware
von: Lakhdar-Hamina, Djamil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lakhdar-Hamina, Djamil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the different regimes of Stochastic Gradient Descent
von: Sclocchi, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sclocchi, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Dependence of Equilibrium Propagation Training Success on Network Architecture
von: Wang, Qingshan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Qingshan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Advantage of Quantum Neural Networks as Quantum Information Decoders
von: Zhong, Weishun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhong, Weishun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Growing Neural Networks: Dynamic Evolution through Gradient Descent
von: Radhakrishnan, Anil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Radhakrishnan, Anil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Probing Quantum Spin Systems with Kolmogorov-Arnold Neural Network Quantum States
von: Shamim, Mahmud Ashraf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shamim, Mahmud Ashraf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Geometry-Induced Long-Range Correlations in Recurrent Neural Network Quantum States
von: Ayub, Asif Bin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ayub, Asif Bin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Probabilistic Computers for Neural Quantum States
von: Chowdhury, Shuvro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chowdhury, Shuvro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Convergence Acceleration of Markov Chain Monte Carlo-based Gradient Descent by Deep Unfolding
von: Hagiwara, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hagiwara, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transient learning dynamics drive escape from sharp valleys in Stochastic Gradient Descent
von: Yang, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Maximum Likelihood Decoding of Quantum Error Correction Codes
von: Cao, Hanyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cao, Hanyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FlowEqProp: Training Flow Matching Generative Models with Gradient Equilibrium Propagation
von: Gower, Alex
Veröffentlicht: (2026)
von: Gower, Alex
Veröffentlicht: (2026)
Quantum Next Generation Reservoir Computing: An Efficient Quantum Algorithm for Forecasting Quantum Dynamics
von: Sornsaeng, Apimuk, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sornsaeng, Apimuk, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Analog Physical Systems Can Exhibit Double Descent
von: Dillavou, Sam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dillavou, Sam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Anti-Correlated Noise in Epoch-Based Stochastic Gradient Descent: Implications for Weight Variances in Flat Directions
von: Kühn, Marcel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kühn, Marcel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Random Matrix Theory for Stochastic Gradient Descent
von: Park, Chanju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Park, Chanju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tensor Cross Interpolation of Purities in Quantum Many-Body Systems
von: Kolisnyk, Dmytro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kolisnyk, Dmytro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Neural Networks as Variational Solutions for Correlated Open Quantum Systems
von: Mellak, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mellak, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Higher-Order Hamiltonian Engineering for Quantum Sensing with Strongly Interacting Systems
von: Zhou, Hengyun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhou, Hengyun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Geometric quantum machine learning of BQP$^A$ protocols and latent graph classifiers
von: Umeano, Chukwudubem, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Umeano, Chukwudubem, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Investigating layer-selective transfer learning of QAOA parameters for Max-Cut problem
von: Venturelli, Francesco Aldo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Venturelli, Francesco Aldo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Application of time-series quantum generative model to financial data
von: Okumura, Shun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Okumura, Shun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Solving Classical and Quantum Spin Glasses with Deep Boltzmann Quantum States
von: Leone, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Leone, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Observation and Modulation of the Quantum Mpemba Effect on a Superconducting Quantum Processor
von: Xu, Yueshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Yueshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generalized Probabilistic Approximate Optimization Algorithm
von: Abdelrahman, Abdelrahman S., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Abdelrahman, Abdelrahman S., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Lindbladian Learning with Neural Differential Equations
von: Heightman, Timothy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Heightman, Timothy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Unlearnable phases of matter
von: Kumar, Tarun Advaith, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kumar, Tarun Advaith, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Natural Quantization of Neural Networks
von: Barney, Richard, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Barney, Richard, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-inspired transformer quantum states via latent imaginary-time evolution
von: Yamazaki, Kimihiro, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yamazaki, Kimihiro, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Noise tolerance via reinforcement: Learning a reinforced quantum dynamics
von: Ramezanpour, Abolfazl
Veröffentlicht: (2025)
von: Ramezanpour, Abolfazl
Veröffentlicht: (2025)
What can we learn from quantum convolutional neural networks?
von: Umeano, Chukwudubem, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Umeano, Chukwudubem, et al.
Veröffentlicht: (2023)
New non-Euclidean neural quantum states from additional types of hyperbolic recurrent neural networks
von: Dao, H. L.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dao, H. L.
Veröffentlicht: (2026)
Noncooperative Quantum Networks
von: Shao, Yanxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shao, Yanxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantum logarithmic multifractality
von: Chen, Weitao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Weitao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Attention-Like Hebbian Learning from Quantum Probability Flow and Quantum-Annealer Tests
von: Ohzeki, Masayuki
Veröffentlicht: (2026)
von: Ohzeki, Masayuki
Veröffentlicht: (2026)
Deep Unfolded Local Quantum Annealing
von: Arai, Shunta, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arai, Shunta, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
A universal approximation theorem for nonlinear resistive networks
von: Scellier, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
A Fast Algorithm to Simulate Nonlinear Resistive Networks
von: Scellier, Benjamin
Veröffentlicht: (2024) -
Quantum Equilibrium Propagation for efficient training of quantum systems based on Onsager reciprocity
von: Wanjura, Clara C., et al.
Veröffentlicht: (2024) -
A Framework for Demonstrating Practical Quantum Advantage: Racing Quantum against Classical Generative Models
von: Hibat-Allah, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Benchmarking a Tunable Quantum Neural Network on Trapped-Ion and Superconducting Hardware
von: Lakhdar-Hamina, Djamil, et al.
Veröffentlicht: (2025)