自适应变分量子Kolmogorov-Arnold网络
量子物理
2025-06-05 v3
摘要
Kolmogorov-Arnold网络(KAN)是一种新型多层神经形态网络。全球范围内的许多团队都在研究这一网络，包括图像处理、时间序列分析、求解物理问题以及医疗等实际应用。因此，我们提出一种自适应变分量子Kolmogorov-Arnold网络(VQKAN)，以利用KAN为变分量子算法提供自适应优势。自适应VQKAN是指使用自适应初始态作为初始态，并类似于自适应变分量子本征值计算器(VQE)不断扩大VQKAN的过程。受自适应VQE启发的该方案有望提升VQKAN的精度至实际水平。结果表明，自适应VQKAN能够在参数门数显著减少的情况下，比量子神经网络更准确、更快地计算拟合问题。
引用
@article{arxiv.2503.21336,
title = {Adaptive Variational Quantum Kolmogorov-Arnold Network},
author = {Hikaru Wakaura and Rahmat Mulyawan and Andriyan B. Suksmono},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.21336},
year = {2025}
}