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为了部署基于神经网络的状态分类，我们使用了开源 PyTorch 库。21 该库面向计算机视觉和自然语言处理，包括实现深度神经网络的能力，并包含用于在图形处理单元 (GPU) 上进行数据处理的内置功能。GPU 集成使我们的管道足够快，可以执行即时数据分类，而无需将原始测量信号传输到硬盘驱动器。除其他优点外，它还允许实时监控读出分配保真度。由于神经网络的初始训练需要几分钟的时间，因此随后的网络权重重新训练需要几秒钟，并允许读出分配保真度返回到最佳值。更重要的是，本研究中使用的卷积神经网络可以设计和训练成能够适应某些实验参数漂移的方式。具体而言，我们提出了一种策略来消除由微波发电设备引起的局部相对相位漂移对读出分配保真度的影响。在我们的实验中，我们使用了电路量子电动力学平台的原始部分：耦合到读出腔的传输器。
用于即时单次状态分类的神经网络
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