Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Sogabe, Masaru"'
Quantum computing has the potential to outperform classical computers and is expected to play an active role in various fields. In quantum machine learning, a quantum computer has been found useful for enhanced feature representation and high dimensi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.14266
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Model-Free Deep Recurrent Q-Network Reinforcement Learning for Quantum Circuit Architectures Design.
Autor:
Sogabe, Tomah, Kimura, Tomoaki, Chen, Chih-Chieh, Shiba, Kodai, Kasahara, Nobuhiro, Sogabe, Masaru, Sakamoto, Katsuyoshi
Publikováno v:
Quantum Reports; Dec2022, Vol. 4 Issue 4, p380-389, 10p
Autor:
Kimura, Tomoaki, Shiba, Kodai, Chen, Chih-Chieh, Sogabe, Masaru, Sakamoto, Katsuyoshi, Sogabe, Tomah
Publikováno v:
Journal of Physics Communications; Jul2022, Vol. 6 Issue 7, p1-20, 20p
Autor:
Sogabe, Tomah, Ichikawa, Haruhisa, Sakamoto, Katsuyoshi, Yamaguchi, Koichi, Sogabe, Masaru, Sato, Takashi, Suwa, Yusuke
Publikováno v:
2016 IEEE Innovative Smart Grid Technologies - Asia (ISGT-Asia); 2016, p1014-1018, 5p