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杂交经典 - 量词转移学习文本分类
我们提炼魔术状态以完成大规模量子计算所需的通用易耐故障逻辑门。通过编码更好的质量输入状态为我们的蒸馏过程，我们可以降低产生魔术状态的可观资源成本。我们在一系列超导量子台上演示了两个Qubit Input魔术状态的错误抑制编码方案，该方案称为CZ状态。使用一组完整的投影逻辑Pauli测量值，这些测量也容忍了单电路误差，我们提出了一个电路，该电路证明了具有内在的魔术状态（1。87±0。16）×10-2。此外，我们方案的产量随着使用自适应电路元件的使用而增加，这些元件是在中路测量结果中实时调节的。我们发现我们的结果与实验的变化是一致的，包括我们仅使用序列后代替自适应电路，以及我们在代码数据量数的量子状态层析成像上使用量子状态层析成像来询问输出状态。值得注意的是，错误抑制的预先预测实验表明，在同一设备上的任何一对物理Qubits上，都超过了制备相同未编码的魔术状态的实质性。
Quantum Boltzmann方法中数据编码的重要性
摘要近年来，量子玻尔兹曼的方法越来越兴趣，因为一旦这种新兴的计算技术已经成熟且容易耐断层的多位系统，它们可能会为解决量子计算机上的流动动力学问题提供可行的途径。为Boltzmann方程开发一种开始端量量子算法的主要挑战包括在量子位（Qubits）中足够编码相关的数据以及将流，碰撞和重新跨度步骤制定为一个全面的不稳定操作。当前有关量子Boltzmann方法的文献主要提出了有关管道各个阶段的数据编码和量子原始，假设它们可以将其合并到完整的算法中。在本文中，我们通过证明文献中常见的编码来反驳这一假设，无论是碰撞还是流动步骤都不是统一的。在这个里程碑式的结果上构建，我们提出了一种新颖的编码，其中用来编码速度的量子数的数量取决于人们希望模拟的时间步骤的数量，其上限取决于网格点的总数。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。
分子波的人工神经网络编码
材料建模的人工神经网络（ANN）获得了显着的兴趣。我们报告了基于Boltzmann机器（BM）体系结构对ANSATZ的ANSATZ的ANSATZ的改编，用于量子化学计算[Yang等，J。Chem。理论计算。，2020，16，3513–3529]。在这里，这项研究将其扩展的形式主义提出了量子算法，该算法可以通过量子门制备NQ。ANN模型的描述符被选为电子配置的占领，是用量子机械代表的。我们的算法可能具有与先前研究中使用的基于经典抽样的组合相比的潜在优势。可以使用量子本机程序准确地形成NQ。仍然，在能量最小化方面对模型的训练有效地在经典计算机上进行。因此，我们的方法是一类变异的量子本素。BM模型与Gibbs的分布有关，我们的准备程序利用了量子相估计的技术，但没有哈密顿的进化。通过在量子计算机模拟器上实现该算法来评估所提出的算法。显示了理论的完整空间配置相互作用水平的说明性分子计算，并确定了与我们先前经典方法的准确性的一致性。
扩展量子算法的数据编码模式
摘要 - 作为量子计算机，基于量子力学定律，它们能够比其经典对应物更快地解决某些问题。但是，理论上的速度通常假定可以有效地加载数据的算法。通常，加载例程的运行时复杂性取决于（i）定义如何表示数据和（ii）数据本身的数据。在某些情况下，加载数据至少需要指数时间，这会破坏潜在的速度。，尤其是对于当前可用的第一代设备，编码数据所需的资源（量子和操作）受到限制。因此，了解特定数据编码的后果至关重要。为了捕获有关不同编码的知识，我们提出了两个数据编码模式，这些模式扩展了我们先前的编码模式集合[1]。索引术语 - Quantum计算，数据编码，模式，模式原语
基于语义编码模型 - Nimra Nadeem
图 4：左图：使用基于 GloVe 的独立词嵌入构建的线性编码模型的 Pearson 相关系数 r v. 时间滞后 ms 图。在我加入团队之前，Hasson 实验室已经取得了这一成果。在生成过程中，在单词开始前 175 毫秒处和理解过程中，在单词开始后 475 毫秒处实现了 0.15 的最大相关值。右图：使用基于 BERT 的上下文词嵌入构建的线性编码模型的 Pearson 相关系数 r v. 时间滞后 ms 图。该图显示使用上下文嵌入的线性编码模型的性能总体下降。由于相关值较低，“最大相关时间滞后”似乎与其他滞后处的相关值没有太大区别。因此，在上下文对语义表征时间动态的影响问题上，结果仍然没有定论
在神经种群中共同有效编码和解码
有效的编码方法提出，神经系统代表与生物学约束所允许的一样多的感官信息。它旨在将编码形式化为有限的最佳过程。旨在正式化解码的一种不同的方法，提出神经系统实例化了感官世界的生成模型。在这里，我们提出了一个规范性框架，该框架将神经系统表征为共同优化编码和解码。它采用变分自动编码器的形式：感觉刺激是在柔性解码器解释的神经元的嘈杂活性中编码的；编码必须允许通过神经活动进行准确的刺激重建。共同需要神经活动来表示被解码器映射到感官刺激分布的潜在特征的统计。解码相应地优化了生成模型的准确性。该框架在编码模型的家族中产生，从而导致同样准确的生成模型，这是通过刺激引起的神经活动偏离神经活性的边际分布的偏差的索引。该家族的每个成员都预测了感觉神经元的性质之间的特定关系，例如调音曲线平均值（首选刺激）和种群中宽度（选择性程度）的布置，这是感官世界统计数据的函数。我们的方法因此概括了有效的编码方法。值得注意的是，在这里，优化的约束形式源自准确的生成模型的要求，而在有效的编码模型中它是任意的。此外，解决方案不需要刺激分布的知识，而是根据数据样本学习的；该约束进一步充当正规器，使模型可以超出培训数据。最后，我们表征了通过替代性能度量获得的模型家族，例如刺激重建中的误差。我们发现一系列模型可以接受可比的性能。特别是，具有广泛调整曲线的感觉神经元的群体在实验上均产生低重建刺激误差和准确的生成模型，该模型可以强大地概括地看不见数据。
一天中的时间，速度折衷和新的编码
两个可能的位置之一。这些任务已用于研究由咖啡因，暴露于噪声和次要疾病等因素引起的激活状态变化的影响。[8,17] Broadbent等。[7]检查了一天中的时间对从这些任务得出的选择性注意度量的影响。eriksen效应是一种集中注意力的量度，下午较小，这表明当天晚些时候，注意力设置为广角。史密斯证实了这一结果。[16]下午在同一位置提出的刺激的反应更快，在下午也更大。本研究检查了这些选择反应时间任务中的速度误差权权衡，并且可以预测，当天晚些时候的性能会更快但准确。还检查了编码新信息的速度，并根据刺激的反应时间差异与先前试验（交替）和相同的反应时间（重复）不同。
论计算模型和人脑中自然音乐的编码
本文讨论了音乐神经科学的最新发展和进步，以了解音乐情感的本质。特别是，它强调了系统识别技术和音乐计算模型如何促进我们对人类大脑如何处理音乐的纹理和结构以及处理后的信息如何唤起情感的理解。音乐模型将刺激的物理属性与称为特征的内部表征联系起来，预测模型将特征与神经或行为反应联系起来，并根据独立的未见数据测试它们的预测。新框架不需要在受控实验中使用正交刺激来建立可重复的知识，这开启了自然神经科学的新浪潮。当前的评论重点关注这一趋势如何改变音乐神经科学领域。
使用基于流的可逆生成模型进行神经编码和解码
摘要 — 得益于具有强大表示的深度神经网络的最新进展，视觉神经编码和解码的最新研究取得了重大进展。然而，仍然存在两个挑战。首先，当前基于深度生成模型的解码算法总是与信息丢失作斗争，这可能会导致模糊重建。其次，大多数研究分别对神经编码和解码过程进行建模，忽略了这两个任务之间固有的对偶关系。在本文中，我们提出了一种新颖的神经编码和解码方法，该方法采用基于两阶段流的可逆生成模型来解决上述问题。首先，训练卷积自动编码器来连接刺激空间和特征空间。其次，训练对抗性跨模态正则化流以建立图像特征和神经信号之间的双射变换，并对潜在空间施加局部和全局约束以呈现跨模态对齐。该方法最终通过基于流的生成器和自动编码器的组合实现视觉刺激和神经响应的双向生成。基于流的可逆生成模型可以最大限度地减少信息损失，并将神经编码和解码统一到单一框架中。对包含脉冲信号的不同神经信号和功能磁共振成像的实验结果表明，我们的模型在比较模型中实现了最佳的综合性能。
下托和海马中导航信息的独特流形编码
下托 (SUB) 在空间导航中起着至关重要的作用，其对导航信息的编码方式与海马 CA1 区不同。然而，下托群体活动的表征仍然未知。在这里，我们研究了在执行 T 迷宫和旷场任务的大鼠的 CA1 和 SUB 中细胞外记录的神经元群体活动。这两个区域中的群体活动轨迹都局限于与外部空间同态的低维神经流形。SUB 中的流形比 CA1 中的流形传达位置、速度和未来路径信息的解码精度更高。在大鼠和 CA1 和 SUB 的区域之间以及 SUB 中的任务之间，流形表现出共同的几何形状。在慢波睡眠中的任务后波动期间，群体活动在 SUB 中比在 CA1 中更频繁地表示奖励位置/事件。因此，CA1 和 SUB 将信息明显地编码到神经流形中，这些流形是清醒和睡眠期间导航信息处理的基础。