Divide et Impera quantum neural networks for modular hybrid computing architectures
Dieses Paper schlägt ein neuartiges „Divide et Impera“-Trainingsprotokoll für Quanten-neuronale Netze vor, das diese in kleinere, optimierbare Komponenten zerlegt, um aktuelle Hardwarebeschränkungen zu überwinden, und demonstriert dessen Wirksamkeit bei realen Energie- und Umweltprognoseaufgaben innerhalb modularer hybrider Computing-Architekturen.