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摘要 — 我们提出了一种新的混合系统，使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发分类器。我们定义了一个动态适应度函数，以获得最小的电路和对看不见的数据的最高准确度，确保所提出的技术具有通用性和鲁棒性。我们通过惩罚它们的出现来最小化生成的电路在纠缠门数量方面的复杂性。我们使用两种降维方法来减小图像的大小：主成分分析 (PCA)，它在个体中编码以进行优化，以及一个小型卷积自动编码器 (CAE)。将这两种方法相互比较并与经典的非线性方法进行比较，以了解它们的行为并确保分类能力归因于量子电路而不是用于降维的预处理技术。
鲁棒量子计算的自动生成与训练...
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