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From Reachability to Learnability: Geometric Design Principles for Quantum Neural Networks
यह शोध पत्र ज्यामितीय डिजाइन सिद्धांतों और लगभग पूर्ण स्थानीय चयनात्मकता (aCLS) मानदंड को पेश करते हुए, क्वांटम न्यूरल नेटवर्क डिजाइन को अवस्था सुलभता (state reachability) से सीखे जाने की क्षमता (learnability) की ओर पुनर्गठित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि वे आर्किटेक्चर जिनके लिए डेटा और प्रशिक्षित भारों पर संयुक्त निर्भरता की आवश्यकता होती है, अनुकूलन योग्य विशेषता शिक्षण (adaptive feature learning) को सक्षम करते हैं और पारंपरिक योजनाओं की तुलना में अधिक दक्षता के साथ बेहतर प्रदर्शन करते हैं।