机构名称：
¥ 1.0
尽管量子神经网络 (QNN) 近期在解决简单的机器学习任务方面表现出良好的效果，但 QNN 在二元模式分类中的行为仍未得到充分探索。在这项工作中，我们发现 QNN 在二元模式分类中有一个致命弱点。为了说明这一点，我们通过展示和分析嵌入在具有完全纠缠的 QNN 系列中的一种新对称形式（我们称之为负对称），从理论上洞察了 QNN 的属性。由于负对称性，QNN 无法区分量子二进制信号及其负对应信号。我们使用 Google 的量子计算框架，通过实证评估了 QNN 在二元模式分类任务中的负对称性。理论和实验结果均表明，负对称性是 QNN 的基本属性，而经典模型并不具备这种属性。我们的研究结果还表明，负对称性在实际量子应用中是一把双刃剑。
用于二元模式分类的量子神经网络的负对称性
主要关键词
相关文件推荐
