Descripción
En este trabajo, establecemos condiciones necesarias y suficientes bajo las cuales la técnica RFF (Random Fourier Transform) proporciona efectivamente una descuantización eficiente del aprendizaje cuántico variacional para la regresión. Nos basamos en estas ideas para hacer sugerencias concretas para el diseño de la arquitectura de PQC (Quantum-Classical Hybrid Neural Network), y para identificar estructuras que son necesarias para que un problema de regresión admita una posible ventaja cuántica mediante la optimización basada en PQC.
Uso
Aplicación general en el diseño de algoritmos cuántico-clásicos híbridos basados en redes neuronales.
Web
Más información en https://arxiv.org/pdf/2309.11647.pdf