Trade-off between Gradient Measurement Efficiency and Expressivity in Deep Quantum Neural Networks
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Chinzei, Koki, Yamano, Shinichiro, Tran, Quoc Hoan, Endo, Yasuhiro, Oshima, Hirotaka |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Latent-Conditioned Parameterized Quantum Circuits as Universal Approximators for Distributions over Quantum States
von: Tran, Quoc Hoan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tran, Quoc Hoan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Universality of Many-body Projected Ensemble for Learning Quantum Data Distribution
von: Tran, Quoc Hoan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tran, Quoc Hoan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Quantum Data Distribution via Chaotic Quantum Diffusion Model
von: Tran, Quoc Hoan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tran, Quoc Hoan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Resource-efficient equivariant quantum convolutional neural networks
von: Chinzei, Koki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chinzei, Koki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Iterative Quantum Feature Maps
von: Matsumoto, Nasa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Matsumoto, Nasa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning quantum many-body data locally: A provably scalable framework
von: Chinzei, Koki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chinzei, Koki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Splitting and Parallelizing of Quantum Convolutional Neural Networks for Learning Translationally Symmetric Data
von: Chinzei, Koki, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chinzei, Koki, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Quantum Curriculum Learning
von: Tran, Quoc Hoan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tran, Quoc Hoan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Iterative Quantum Feature Maps
von: Nasa Matsumoto, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nasa Matsumoto, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Molecular Quantum Transformer
von: Kamata, Yuichi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kamata, Yuichi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Extending echo state property for quantum reservoir computing
von: Kobayashi, Shumpei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kobayashi, Shumpei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Coherence influx is indispensable for quantum reservoir computing
von: Kobayashi, Shumpei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kobayashi, Shumpei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing variational quantum algorithms by balancing training on classical and quantum hardware
von: Bhowmick, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bhowmick, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Expressivity of Quantum Neural Networks Based on the SWAP test
von: Nagies, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nagies, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unleashing the Expressive Power of Pulse-Based Quantum Neural Networks
von: Tao, Han-Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tao, Han-Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scalable Quantum-Inspired Optimization through Dynamic Qubit Compression
von: Tran, Co, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tran, Co, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exponential Improvement on Asian Option Pricing Through Quantum Preconditioning Methods
von: Rendon, Gumaro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rendon, Gumaro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Maximising Quantum-Computing Expressive Power through Randomised Circuits
von: Yang, Yingli, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Yingli, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Quantum Re-Uploading for Calorimetry: Optimized Architectures with Extended Expressivity
von: Cassé, Léa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cassé, Léa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Quantum Graph Dreaming: Deciphering Neural Network Insights into Quantum Experiments
von: Jaouni, Tareq, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jaouni, Tareq, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On the Design of Expressive and Trainable Pulse-based Quantum Machine Learning Models
von: Tao, Han-Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tao, Han-Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Interpretability of Quantum Neural Networks
von: Pira, Lirandë, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pira, Lirandë, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Deep Neural Network Emulation of the Quantum-Classical Transition via Learned Wigner Function Dynamics
von: Majid, Kamran
Veröffentlicht: (2025)
von: Majid, Kamran
Veröffentlicht: (2025)
Quantum HyperNetworks: Training Binary Neural Networks in Quantum Superposition
von: Carrasquilla, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Carrasquilla, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Dataset Distillation for Quantum Neural Networks
von: Phalak, Koustubh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Phalak, Koustubh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Theory for Equivariant Quantum Neural Networks
von: Nguyen, Quynh T., et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Nguyen, Quynh T., et al.
Veröffentlicht: (2022)
Stochastic Neural Networks for Quantum Devices
von: Rosenhahn, Bodo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rosenhahn, Bodo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Using Quantum Solved Deep Boltzmann Machines to Increase the Data Efficiency of RL Agents
von: Kent, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kent, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
QFDNN: A Resource-Efficient Variational Quantum Feature Deep Neural Networks for Fraud Detection and Loan Prediction
von: Das, Subham, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Das, Subham, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Q-Newton: Hybrid Quantum-Classical Scheduling for Accelerating Neural Network Training with Newton's Gradient Descent
von: Li, Pingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Pingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning to Measure Quantum Neural Networks
von: Chen, Samuel Yen-Chi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Samuel Yen-Chi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Coherent Feed Forward Quantum Neural Network
von: Singh, Utkarsh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Singh, Utkarsh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fragmentation is Efficiently Learnable by Quantum Neural Networks
von: Mints, Mikhail, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mints, Mikhail, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Quantum Path Kernel: a Generalized Quantum Neural Tangent Kernel for Deep Quantum Machine Learning
von: Incudini, Massimiliano, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Incudini, Massimiliano, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Performance Analysis of Quantum Support Vector Classifiers and Quantum Neural Networks
von: Villalba-Ferreiro, Tomás, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Villalba-Ferreiro, Tomás, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantum Interval Bound Propagation for Certified Training of Quantum Neural Networks
von: Andrews, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Andrews, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On Quantum Natural Policy Gradients
von: Sequeira, André, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sequeira, André, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ResQuNNs: Towards Enabling Deep Learning in Quantum Convolution Neural Networks
von: Kashif, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kashif, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accelerating Inference for Multilayer Neural Networks with Quantum Computers
von: Rattew, Arthur G., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rattew, Arthur G., et al.
Veröffentlicht: (2025)
WSBD: Freezing-Based Optimizer for Quantum Neural Networks
von: Kverne, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kverne, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Latent-Conditioned Parameterized Quantum Circuits as Universal Approximators for Distributions over Quantum States
von: Tran, Quoc Hoan, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Universality of Many-body Projected Ensemble for Learning Quantum Data Distribution
von: Tran, Quoc Hoan, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Learning Quantum Data Distribution via Chaotic Quantum Diffusion Model
von: Tran, Quoc Hoan, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Resource-efficient equivariant quantum convolutional neural networks
von: Chinzei, Koki, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Iterative Quantum Feature Maps
von: Matsumoto, Nasa, et al.
Veröffentlicht: (2025)