Inference, interference and invariance: How the Quantum Fourier Transform can help to learn from data
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wakeham, David, Schuld, Maria |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Better than classical? The subtle art of benchmarking quantum machine learning models
von: Bowles, Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bowles, Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Spectral methods: crucial for machine learning, natural for quantum computers?
von: Belis, Vasilis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Belis, Vasilis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stochastic noise can be helpful for variational quantum algorithms
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Adaptivity can help exponentially for shadow tomography
von: Chen, Sitan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Sitan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Probabilistic modeling over permutations using quantum computers
von: Belis, Vasilis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Belis, Vasilis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fourier series weight in quantum machine learning
von: Atchade-Adelomou, Parfait, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Atchade-Adelomou, Parfait, et al.
Veröffentlicht: (2023)
$\mathcal{O}(n)$ alternative to Quantum Fourier Transform with efficient neural net classical post-processing
von: Bian, Kaiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bian, Kaiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Short History of Rocks: or, How to Invent Quantum Computing
von: Wakeham, David
Veröffentlicht: (2025)
von: Wakeham, David
Veröffentlicht: (2025)
Fourier Analysis of Variational Quantum Circuits for Supervised Learning
von: Wiedmann, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wiedmann, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Partitioned Hybrid Quantum Fourier Neural Operators for Scientific Quantum Machine Learning
von: Marcandelli, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Marcandelli, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Potential and limitations of random Fourier features for dequantizing quantum machine learning
von: Sweke, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sweke, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems
von: Shah, Freya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shah, Freya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum continual learning of quantum data realizing knowledge backward transfer
von: Situ, Haozhen, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Situ, Haozhen, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Quantum advantage for learning shallow neural networks with natural data distributions
von: Lewis, Laura, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lewis, Laura, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Pixel-Translation-Equivariant Quantum Convolutional Neural Networks via Fourier Multiplexers
von: Chirkov, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chirkov, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Molecular Quantum Transformer
von: Kamata, Yuichi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kamata, Yuichi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantum Vision Transformers
von: Cherrat, El Amine, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Cherrat, El Amine, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Symmetry-invariant quantum machine learning force fields
von: Le, Isabel Nha Minh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Le, Isabel Nha Minh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Quantum Maximum Entropy Inference and Hamiltonian Learning
von: Gao, Minbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Minbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Everything that can be learned about a causal structure with latent variables by observational and interventional probing schemes
von: Ansanelli, Marina Maciel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ansanelli, Marina Maciel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fourier Series Guided Design of Quantum Convolutional Neural Networks for Enhanced Time Series Forecasting
von: Osorio, Sandra Leticia Juárez, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Osorio, Sandra Leticia Juárez, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum Temporal Fusion Transformer
von: Barik, Krishnakanta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Barik, Krishnakanta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantum Adaptive Self-Attention for Quantum Transformer Models
von: Chen, Chi-Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Chi-Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantum-assisted Gaussian process regression using random Fourier features
von: Galvis-Florez, Cristian A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Galvis-Florez, Cristian A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
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)
Exponential Quantum Communication Advantage in Distributed Inference and Learning
von: Gilboa, Dar, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gilboa, Dar, et al.
Veröffentlicht: (2023)
STIQ: Safeguarding Training and Inferencing of Quantum Neural Networks from Untrusted Cloud
von: Kundu, Satwik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kundu, Satwik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum-data-driven dynamical transition in quantum learning
von: Zhang, Bingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Bingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Quantum Learning Menagerie (A survey on Quantum learning for Classical concepts)
von: Chatterjee, Sagnik
Veröffentlicht: (2026)
von: Chatterjee, Sagnik
Veröffentlicht: (2026)
Quantum reinforcement learning in continuous action space
von: Wu, Shaojun, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Wu, Shaojun, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Quantum Embedding with Transformer for High-dimensional Data
von: Chen, Hao-Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Hao-Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tensor network to learn the wavefunction of data
von: Dymarsky, Anatoly, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Dymarsky, Anatoly, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Quantum feature-map learning with reduced resource overhead
von: Jäger, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jäger, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantum-Classical Machine learning by Hybrid Tensor Networks
von: Liu, Ding, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Liu, Ding, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Quantum approximate optimization via learning-based adaptive optimization
von: Cheng, Lixue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cheng, Lixue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Is data-efficient learning feasible with quantum models?
von: Sakhnenko, Alona, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sakhnenko, Alona, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unraveling Quantum Environments: Transformer-Assisted Learning in Lindblad Dynamics
von: Chen, Chi-Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Chi-Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reinforcement learning-based architecture search for quantum machine learning
von: Rapp, Frederic, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rapp, Frederic, et al.
Veröffentlicht: (2024)
What can we learn from quantum convolutional neural networks?
von: Umeano, Chukwudubem, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Umeano, Chukwudubem, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Structure and Interpretation of Quantum Programs I: Foundations
von: Wakeham, David
Veröffentlicht: (2025)
von: Wakeham, David
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Better than classical? The subtle art of benchmarking quantum machine learning models
von: Bowles, Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Spectral methods: crucial for machine learning, natural for quantum computers?
von: Belis, Vasilis, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Stochastic noise can be helpful for variational quantum algorithms
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Adaptivity can help exponentially for shadow tomography
von: Chen, Sitan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Probabilistic modeling over permutations using quantum computers
von: Belis, Vasilis, et al.
Veröffentlicht: (2026)