光子卷积网络中的「贫瘠高原」现象被解决，克服了光子AI一大难题

本土化相关联作为特殊具体情况的常见 QCNN 结构，其里同一差分或池本土化层里的块是相同的。此外，深入深入研究在学术著作的结果部分讨论证明了：差分层里的 unitary 相关性并不一定时会增加付出代价函为数的温度梯度幅值。

如上formula_ (13) 表，由于付出代价函为数亦然导为数的标准差独立于 I_ij 里的曾受控 unitary，因此可以将池本土化层里唯为数 I_ij 的起到附有到差分层里 unitary 的起到上。因此，QCNN 的张量网络表征如下图 2 表。

QCNN 的张量网络表征。

此外，该深入研究还指出了一种量本土化标准差缩放的新作法，称为 GRIM。

QCNN 的系统设计的 GRIM 模块。

这项深入研究有什么意义？

作为一种数据挖掘作法，QCNN 曾受到视觉视神经的启发，因此涉及一系列的差分层与池本土化层，在保持为样本集最重要特征的同时降低了为样本的的点。这些神经网络只用以解决一系列难题，从图像识别到材料见到。克服荒地平原是挖掘量子力学集成电路在数据挖掘技术的发展里的全部潜力并展示出其相对于经典之作集成电路的关键。

Marco Cerezo（学术著作撰写者之一）说道，到目前，量子力学数据挖掘的深入研究其他部小门量本土化了如何减轻荒地平原的严重影响，但他们缺乏完全避免它的论点基础。LANL 的工作展示出了一些量子力学神经网络唯际上不曾受荒地平原的严重影响。

「有了这个保证，深入研究其他部小门过去将能够选取关于量子力学系统设计的量子力学集成电路为样本，并将这些个人信息用以深入研究材料特性或见到高技术等多方面。」LANL 的量子力学物理学家 Patrick Coles 说道。

40 多年来，物理学家仍然普遍认为量子力学集成电路将被证明了只用以实时和理解原子核的量子力学系统设计，这时会扼杀习惯的经典之作集成电路。LANL 深入研究证明了务实的量子力学差分神经网络类型未来将时会在量本土化量子力学实时为样本多方面给予技术的发展。

「关于等离子有一句名言，当它们第一次被见到时，人们说道它们是寻觅难题的技术细节。过去到处都在使用等离子。比如说道，我们里的或许相信量子力学为样本能否更加总体只用，有可能意味着量子力学数据挖掘也时会飞行中。」Coles 说道道。

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