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Unfruchtbare Hochebenen in Trainingslandschaften für quantenneurale Netze
Hier argumentieren die Autoren, dass die Bemühungen, ein skalierbares quantenneurales Netzwerk unter Verwendung eines Satzes parametrisierter Gatter zu erstellen, für eine große Anzahl von Qubits als gescheitert gelten. Dies liegt an der Tatsache, dass aufgrund des Levy-Lemmas der Gradient einer Funktion in hochdimensionalen Räumen überall fast Null ist. Ich habe …