QNet: A Scalable and Noise-Resilient Quantum Neural Network Architecture for Noisy Intermediate-Scale Quantum Computers

Quantum machine learning (QML) is promising for potential speedups and improvements in conventional machine learning (ML) tasks. Existing QML models that use deep parametric quantum circuits (PQC) suffer from a large accumulation of gate errors and decoherence. To circumvent this issue, we propose a...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Mahabubul Alam, Swaroop Ghosh
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	Frontiers Media S.A. 2022-01-01
Seria:	Frontiers in Physics
Hasła przedmiotowe:	quantum machine learning quantum neural network parameterized quantum circuit noisy intermediate-scale quantum quantum-classical hybrid algorithms
Dostęp online:	https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphy.2021.755139/full
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!