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#キャルちゃんのquantphチェック 強化学習におけるパラメトライズ量子回路ベースの方策の学習可能性を研究。指数関数的に小さな勾配を持つ標準的な不毛のプラトー、そしてgradient explosion (勾配爆発?)の存在を示した。これらは基底状態の分割のタイプなどに依存すると判明 arxiv.org/abs/2406.09614 pic.twitter.com/ID4aySqAco

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キャルちゃん@tweetnakasho

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