Graph-Based Bayesian Optimization for Quantum Circuit Architecture Search with Uncertainty Calibrated Surrogates
यह शोध पत्र साइबर सुरक्षा वर्गीकरण कार्यों के लिए कुशल और सुदृढ़ वेरिएशनल क्वांटम सर्किट को स्वचालित रूप से खोजने हेतु अनिश्चितता अंशांकन (अनसर्टेन्टी कैलिब्रेशन) के लिए मोंटे कार्लो ड्रॉपआउट के साथ एक GNN सरोगेट का उपयोग करने वाले एक ग्राफ-आधारित बेयसियन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है।