QAOA-Predictor: Forecasting Success Probabilities and Minimal Depths for Efficient Fixed-Parameter Optimization
Les auteurs proposent QAOA-Predictor, un modèle basé sur un réseau de neurones graphiques capable de prédire avec précision la probabilité de succès et la profondeur minimale requise pour l'algorithme LR-QAOA sur divers problèmes d'optimisation combinatoire, permettant ainsi une optimisation efficace sans réglage coûteux des paramètres.