机构名称：
¥ 1.0
非局部性是量子物理学的重要组成部分，是量子状态（例如纠缠）许多引人注目的特征的核心。高度纠缠的量子状态的一个重要类别是Greenberger-Horne-Zeilinger（GHz）状态，它们在各种基于量子的技术中扮演关键角色，并且特别感兴趣地基于噪音量子硬件进行基准测试。一种新型的量子启发的生成模型被称为天生机器，该模型利用量子物理的概率性质，在学习经典数据和量子数据方面取得了巨大的成功。为此，我们研究了训练天生机器在张量网络的两个不同架构上学习GHz状态的任务。我们的结果表明，基于梯度的训练方案对TN BORN机器无法学习GHz状态相干叠加（或平等）的非本地信息。这导致了一个重要的问题，即哪种建筑设计，初始化和优化方案更适合学习隐藏在量子状态中的非本地信息，以及我们是否可以适应量子启发的培训算法以学习此类量子状态。
基于梯度的机器在张量上的限制...
主要关键词
相关文件推荐
