Buchumschlag

Generalization Error Bound for Quantum Machine Learning in NISQ Era -- A Survey

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Khanal, Bikram, Rivas, Pablo, Sanjel, Arun, Sooksatra, Korn, Quevedo, Ernesto, Rodriguez, Alejandro
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Quantum Physics Computational Complexity Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Learning Robust Observable to Address Noise in Quantum Machine Learning
von: Khanal, Bikram, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Adversarial Examples for Text Classification by Perturbing Latent Representations
von: Sooksatra, Korn, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Modified Depolarization Approach for Efficient Quantum Machine Learning
von: Khanal, Bikram, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data-Dependent Generalization Bounds for Parameterized Quantum Models Under Noise
von: Khanal, Bikram, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scalable Quantum Error Mitigation with Neighbor-Informed Learning
von: Chen, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Is ReLU Adversarially Robust?
von: Sooksatra, Korn, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lower Bounds for Learning Quantum States with Single-Copy Measurements
von: Lowe, Angus, et al.
Veröffentlicht: (2022)

NLP-Guided Synthesis: Transitioning from Sequential Programs to Distributed Programs
von: Sanjel, Arun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries
von: Wadhwa, Chirag, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Classical Verification of Quantum Learning
von: Caro, Matthias C., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Quantum Learning Theory Beyond Batch Binary Classification
von: Mohan, Preetham, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Quantum-Classical Separations in Shallow-Circuit-Based Learning with and without Noises
von: Zhang, Zhihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Noisy Quantum Learning Theory
von: Cotler, Jordan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Proper vs Improper Quantum PAC learning
von: Nayak, Ashwin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Low-Stabilizer-Complexity Quantum States Are Not Pseudorandom
von: Grewal, Sabee, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Quantum computing and persistence in topological data analysis
von: Gyurik, Casper, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gradient Scalability and Taylor Surrogation of Quantum Cost Landscapes
von: Meyer, Sabri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spacetime-Efficient Low-Depth Quantum State Preparation with Applications
von: Gui, Kaiwen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Reducing the Complexity of Matrix Multiplication to $O(N^2log_2N)$ by an Asymptotically Optimal Quantum Algorithm
von: Yao, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning unitaries with quantum statistical queries
von: Angrisani, Armando
Veröffentlicht: (2023)

Lower Bounds on Relative Error Quantum Compression and Classical Shadows
von: Sankar, Kaushik
Veröffentlicht: (2025)

Learning quantum states and unitaries of bounded gate complexity
von: Zhao, Haimeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning quantum states prepared by shallow circuits in polynomial time
von: Landau, Zeph, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning depth-3 circuits via quantum agnostic boosting
von: Arunachalam, Srinivasan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Edge-Local and Qubit-Efficient Quantum Graph Learning for the NISQ Era
von: Ahmadkhaniha, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning and Generating Mixed States Prepared by Shallow Channel Circuits
von: Hu, Fangjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Information-Computation Gaps in Quantum Learning via Low-Degree Likelihood
von: Chen, Sitan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Further Statistical Study of NISQ Experiments
von: Kalai, Gil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Taming Barren Plateaus in Arbitrary Parameterized Quantum Circuits without Sacrificing Expressibility
von: Chen, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reachability Constraints in Variational Quantum Circuits: Optimization within Polynomial Group Module
von: Oh, Yun-Tak, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the average-case complexity of learning output distributions of quantum circuits
von: Nietner, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Entanglement-induced provable and robust quantum learning advantages
von: Zhao, Haimeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Entanglement-Dependent Error Bounds for Hamiltonian Simulation
von: Kulkarni, Prateek P.
Veröffentlicht: (2026)

An Exponential Separation Between Quantum and Quantum-Inspired Classical Algorithms for Linear Systems
von: Grønlund, Allan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Near-Optimal Quantum Algorithms for Computing (Coarse) Correlated Equilibria of General-Sum Games
von: Li, Tongyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learnability of Parameter-Bounded Bayes Nets
von: Bhattacharyya, Arnab, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal lower bounds for Quantum Learning via Information Theory
von: Hadiashar, Shima Bab, et al.
Veröffentlicht: (2023)

NISQ Security and Complexity via Simple Classical Reasoning
von: Cojocaru, Alexandru, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A comprehensive review of Quantum Machine Learning: from NISQ to Fault Tolerance
von: Wang, Yunfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lower Bounds for Chain-of-Thought Reasoning in Hard-Attention Transformers
von: Amiri, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2025)