鴻海研究院提「貧瘠高原現象」解決方案，降低量子機器學習失敗率

作者侯冠州 | 發布日期 2022 年 11 月 21 日 14:46 | 分類會員專區 , 量子電腦 , 電腦

量子機器學習領域有新進展。鴻海研究院量子計算研究所所長謝明修和澳洲雪梨大學團隊，共同提出「Escaping from the Barren Plateau via Gaussian Initializations in Deep Variational Quantum Circuits」研究報告，針對該領域長久以來所面對的貧瘠高原現象（Barren Plateaus）提出解決方案，藉由適當的給定可調變參數初始值進行改善。