量科短讯
CERN量子团队提出实时量子错误缓解算法 可提高VQC模型的可训练性
欧洲核子研究中心（CERN）量子技术倡议（QTI）团队的研究人员最近提出了一种实时量子错误缓解（RTQEM）算法，该算法可以在训练变分量子线路（VQC）模型时进行实时错误纠正。该研究团队的实验结果已证明，通过引入该算法，可以减少损失函数（用来评估模型好坏程度的函数）受到噪声干扰的影响，从而提高VQC模型的可训练性。
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欧洲核子研究中心（CERN）量子技术倡议（QTI）团队的研究人员最近提出了一种实时量子错误缓解（RTQEM）算法，该算法可以在训练变分量子线路（VQC）模型时进行实时错误纠正。该研究团队的实验结果已证明，通过引入该算法，可以减少损失函数（用来评估模型好坏程度的函数）受到噪声干扰的影响，从而提高VQC模型的可训练性。