arXiv · Machine Learning· Markus Gross, Hans-Martin Rieser·· 9 小时前AI 评分39
量子极值学习机的理论与可解释性：Pauli transfer matrix 方法
Theory and interpretability of Quantum Extreme Learning Machines: a Pauli transfer matrix approach
AI 导读
研究以 Pauli transfer matrix（PTM）分析量子极值学习机（QELM），构建其可解释的经典非线性向量自回归表示。QELM 的非线性信息处理能力可分解为编码表示目标函数的能力，以及有效 PTM 后 Pauli 特征的可解码性；特定 Hamiltonian 与观测量组合可能因对称性降低读出和有效 PTM 的秩，影响模型性能。
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