Mitigating Frequency Learning Bias in Quantum Models via Multi-Stage Residual Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Daskin, Ammar |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Quantum Kolmogorov-Arnold networks by combining quantum signal processing circuits
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
Quantum RNNs and LSTMs Through Entangling and Disentangling Power of Unitary Transformations
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2025)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2025)
A Simple Quantum Blockmodeling with Qubits and Permutations
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2023)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2023)
Dimension reduction with structure-aware quantum circuits for hybrid machine learning
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2025)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2025)
A unifying primary framework for quantum graph neural networks from quantum graph states
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
Learnable quantum spectral filters for hybrid graph neural networks
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2025)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2025)
On the explainability of quantum neural networks based on variational quantum circuits
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2023)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2023)
Federated learning with distributed fixed design quantum chips and quantum channels
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
From Theory to Practice: Analyzing Variational Quantum Power Method for Quantum Optimization of QUBO Problems
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2025)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2025)
Quantum Simulations Based on Parameterized Circuit of an Antisymmetric Matrix
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2025)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2025)
Identification and Mitigating Bias in Quantum Machine Learning
di: Swaminathan, Nandhini, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Swaminathan, Nandhini, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploiting all ancilla outcomes in linear combinations of unitaries: low-rank recovery and quantum trapdoor functions
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2026)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2026)
Error analysis of quantum operators written as a linear combination of permutations
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
An alternative explicit circuit diagram for the quantum search algorithm by implementing a non-unitary gate
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
A quantum compiler design method by using linear combinations of permutations
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
Score Reversal Is Not Free for Quantum Diffusion Models
di: Fayad, Ammar
Pubblicazione: (2026)
di: Fayad, Ammar
Pubblicazione: (2026)
Spectral Bias in Variational Quantum Machine Learning
di: Duffy, Callum, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Duffy, Callum, et al.
Pubblicazione: (2025)
Noise Models Impacts and Mitigation Strategies in Photonic Quantum Machine Learning
di: Alagiyawanna, A. M. A. S. D., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Alagiyawanna, A. M. A. S. D., et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep Learning Approaches to Quantum Error Mitigation
di: Placidi, Leonardo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Placidi, Leonardo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Machine Learning for Practical Quantum Error Mitigation
di: Liao, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liao, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2023)
Compilation, Optimization, Error Mitigation, and Machine Learning in Quantum Algorithms
di: Wang, Shuangbao Paul, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Shuangbao Paul, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Voting Protocol for Centralized and Distributed Voting Based on Phase-Flip Counting
di: Aydin, Ali Emre, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aydin, Ali Emre, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mitigating Exponential Mixed Frequency Growth through Frequency Selection
di: Poppel, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Poppel, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
ConQuER: Modular Architectures for Control and Bias Mitigation in IQP Quantum Generative Models
di: Zou, Xiaocheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zou, Xiaocheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Quantum Perceptron Learning via Quantum Search
di: Sun, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Quantum Error Mitigation with Neighbor-Informed Learning
di: Chen, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Quantum of Learning: Using Quaternion Algebra to Model Learning on Quantum Devices
di: Talebi, Sayed Pouria, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Talebi, Sayed Pouria, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Machine Learning for Secondary Frequency Control
di: Jahed, Younes Ghazagh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jahed, Younes Ghazagh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Hierarchical Reinforcement Learning via Variational Quantum Circuits
di: Lee, Yu-Ting, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Yu-Ting, et al.
Pubblicazione: (2026)
Quantum Reinforcement Learning-Guided Diffusion Model for Image Synthesis via Hybrid Quantum-Classical Generative Model Architectures
di: Chen, Chi-Sheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Chi-Sheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Machine Learning via Contrastive Training
di: Zhukas, Liudmila A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhukas, Liudmila A., et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Model Parallelism for MRI-Based Classification of Alzheimer's Disease Stages
di: Akpinar, Emine, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Akpinar, Emine, et al.
Pubblicazione: (2026)
Meta-Learning for Quantum Optimization via Quantum Sequence Model
di: Lin, Yu-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Yu-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mitigating Barren Plateaus in Quantum Denoising Diffusion Probabilistic Model
di: Cao, Haipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Haipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Convolutional Neural Networks for Multi-Channel Supervised Learning
di: Smaldone, Anthony M., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Smaldone, Anthony M., et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning Quantum Data Distribution via Chaotic Quantum Diffusion Model
di: Tran, Quoc Hoan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tran, Quoc Hoan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Robustness and Generalization in Quantum Reinforcement Learning via Lipschitz Regularization
di: Meyer, Nico, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Meyer, Nico, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Quantum Processes and Hamiltonians via the Pauli Transfer Matrix
di: Caro, Matthias C.
Pubblicazione: (2022)
di: Caro, Matthias C.
Pubblicazione: (2022)
Diffusion-Inspired Quantum Noise Mitigation in Parameterized Quantum Circuits
di: Nguyen, Hoang-Quan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Hoang-Quan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Mutation Testing of Quantum Machine Learning Models
di: Andrews, Emma, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Andrews, Emma, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Quantum Kolmogorov-Arnold networks by combining quantum signal processing circuits
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024) -
Quantum RNNs and LSTMs Through Entangling and Disentangling Power of Unitary Transformations
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2025) -
A Simple Quantum Blockmodeling with Qubits and Permutations
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2023) -
Dimension reduction with structure-aware quantum circuits for hybrid machine learning
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2025) -
A unifying primary framework for quantum graph neural networks from quantum graph states
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)