Buchumschlag

Re-uploading quantum data: A universal function approximator for quantum inputs

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Cha, Hyunho, Park, Daniel K., Lee, Jungwoo
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Quantum Physics Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Scalable bayesian shadow tomography for quantum property estimation with set transformers
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward the Goldilocks blind compression of quantum states
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Binary integer programming for optimizing ebit cost in distributed quantum circuits with fixed module allocation
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient sampling for Pauli-measurement-based shadow tomography in direct fidelity estimation
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Optimizing the Expected Performance of Sampling-Based Quantum-Inspired Algorithms
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Structural Perspectives from Quantum States and Measurements in Optimal State Discrimination
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal algorithms for materializing stabilizer states and Clifford gates from compact descriptions
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Counting anticommuting Pauli pairs in linear time
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Online Estimation of Partial Transpose Moments via Fast Classical Updates
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spectral Minimax Direct Fidelity Estimation for Generic Target States
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2026)

BCQQ: Batch-Constraint Quantum Q-Learning with Cyclic Data Re-uploading
von: Periyasamy, Maniraman, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Predictive Performance of Deep Quantum Data Re-uploading Models
von: Wang, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Q-RUN: Quantum-Inspired Data Re-uploading Networks
von: Qiao, Wenbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CPDNN quantum channels with qubit output are CPCP
von: Cha, Hyunho
Veröffentlicht: (2026)

Training quantum machine learning models on cloud without uploading the data
von: He, Guang Ping
Veröffentlicht: (2024)

Operator-aware shadow importance sampling for accurate fidelity estimation
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Verifying random matrix product states with autoregressive local measurements
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2026)

End-to-End Neural and Quantum Transcoding for Compressed Latent Representation under Channel Noise
von: Cha, Hyunho, et al.
Veröffentlicht: (2026)

VQC-Based Reinforcement Learning with Data Re-uploading: Performance and Trainability
von: Coelho, Rodrigo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

QFlowNet: Fast, Diverse, and Efficient Unitary Synthesis with Generative Flow Networks
von: Koo, Inhoe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

QuIRK: Quantum-Inspired Re-uploading KAN
von: Sharma, Vinayak, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural quantum support vector data description for one-class classification
von: Im, Changjae, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Expressivity of deterministic quantum computation with one qubit
von: Kim, Yujin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-channel convolutional neural quantum embedding
von: Kim, Yujin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A dimension-independent strict submultiplicativity for the transposition map in diamond norm
von: Cha, Hyunho
Veröffentlicht: (2026)

Pulsed learning for quantum data re-uploading models
von: Acedo, Ignacio B., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Feedback-driven recurrent quantum neural network universality
von: Gonon, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Non-existence of stabilizer absolutely maximally entangled states across infinitely many configurations
von: Cha, Hyunho
Veröffentlicht: (2026)

CHSH inequality always holds in bipartite qutrits with spin-1 observables
von: Cha, Hyunho
Veröffentlicht: (2026)

The curse of random quantum data
von: Zhang, Kaining, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HyQuRP: Hybrid quantum-classical neural network with rotational and permutational equivariance
von: Park, Semin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explainable quantum regression algorithm with encoded data structure
von: Wang, C. -C. Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Prospects for quantum advantage in machine learning from the representability of functions
von: Masot-Llima, Sergi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Is data-efficient learning feasible with quantum models?
von: Sakhnenko, Alona, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradients and frequency profiles of quantum re-uploading models
von: Barthe, Alice, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning a quantum computer's capability
von: Hothem, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Scalable Neural Decoders for Practical Real-Time Quantum Error Correction
von: Lee, Changwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generative quantum advantage for classical and quantum problems
von: Huang, Hsin-Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Provable and scalable quantum Gaussian processes for quantum learning
von: Jäger, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neural networks leverage nominally quantum and post-quantum representations
von: Riechers, Paul M., et al.
Veröffentlicht: (2025)