Rethinking Expressibility-Trainability Trade-off in Hybrid Quantum Neural Networks
Ce papier remet en cause le compromis supposé entre expressibilité et entraînabilité dans les réseaux de neurones quantiques hybrides en démontrant que les composants classiques redessinent le paysage d'optimisation pour découpler ces métriques, rendant ainsi nécessaire un cadre de recherche d'architecture neuronale multi-objectif pour optimiser les conceptions hybrides.