Encoding Numerical Data for Generative Quantum Machine Learning
Die Arbeit zeigt, dass die Verwendung von Gray-Codes anstelle von Standard-Binärcodes zur Kodierung numerischer Daten in generativen Quantenlernmodellen wie QCBMs künstliche Korrelationen vermeidet, die Datenstruktur bewahrt und zu schnellerem sowie genauerem Lernen führt.