Muhammad Kashif

ハイブリッド量子ニューラルネットワークの性能に対するノイズの影響を探ってみて。

ノイズが量子ニューラルネットワークのトレーニングに与える影響と効果的な戦略を探る。

量子アルゴリズムがポートフォリオ最適化のパフォーマンスに与える影響を探る。

HQNNは量子コンピュータと機械学習を組み合わせて、複雑な問題を解決するんだ。

量子回路カッティングが限られたデバイスで量子ニューラルネットワークをどう改善するか学ぼう。

簡単な初期化は、バレンプレートの回避によって量子アルゴリズムのパフォーマンスを向上させることができる。