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Projetar circuitos de alto desempenho e robustos a ruídos para Aprendizado de Máquina Quântico (QML) é desafiador --- o espaço de design escala exponencialmente com o tamanho do circuito, e há poucos princípios orientadores bem apoiados para o design de circuitos QML. Embora métodos recentes de Busca de Circuitos Quânticos (QCS) tentem buscar tais circuitos, eles adotam diretamente designs da Busca de Arquitetura Neural Clássica (NAS) que estão desalinhados com as restrições únicas do hardware quântico, resultando em altos custos de busca e sérios gargalos de desempenho.
Anagolum et al. (Mon,) estudaram esta questão.
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