AI اور دنیا کے مشکل مسائل · کوانٹم طبیعیات اور کوانٹم کمپیوٹنگ · arXiv · 2026-10-23

سرکٹ کے لحاظ سے مؤثر کوانٹم ڈیٹا انکوڈنگ کے لیے ساختی یونیٹری ٹینسر نیٹ ورک نمائندگیاں

اصل عنوان: Structured Unitary Tensor Network Representations for Circuit-Efficient Quantum Data Encoding

کلاسیکی ڈیٹا کو کوانٹم حالتوں میں انکوڈ کرنا کوانٹم مشین لرننگ میں ایک بنیادی رکاوٹ ہے، کیونکہ بہت سے عام طریقوں کو گہرے سرکٹس اور کافی کوانٹم وسائل درکار ہوتے ہیں۔ مصنفین نے TNQE تجویز کیا ہے، ایک فریم ورک جو ڈیٹا کو منظم یونیٹری ٹینسر نیٹ ورکس میں تقسیم کرتا ہے اور سیکھنے کے قابل بلاک یونیٹریز کے ذریعے انہیں انکوڈنگ سرکٹس میں مرتب کرتا ہے۔ مختلف بینچ مارکس میں یہ ایمپلی ٹیوڈ انکوڈنگ کی گہرائی کے 0.04 گنا جتنے کم گہرے سرکٹس حاصل کرتا ہے، 256×256 تصاویر تک پھیل سکتا ہے، اور حقیقی کوانٹم ہارڈویئر پر عملی امکان ظاہر کرتا ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →