据武汉大学消息,该校计算机学院罗勇教授团队在量子机器学习研究方面取得新进展,首次证明了量子数据的纠缠程度对量子机器学习模型预测误差的影响表现出双重效应。相关研究成果近日在线发表在国际学术期刊《自然·通讯》上。(新华社)
罗勇说,该研究团队分析了量子数据纠缠程度、测量次数以及训练数据集的规模对量子机器学习模型预测误差的影响,首次证明量子数据的纠缠程度对预测误差的影响表现出双重效应,可以是积极的,也可以是消极的,而决定量子纠缠是否能提升量子机器学习性能的关键在于允许的测量次数。
机器学习
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游戏新知 2024-12-26
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