
QTML 2025: Shedding light on classical shadows: learning photonic quantum states
QTML 2025 : Éclairer les zones d’ombre classiques : l’apprentissage des états quantiques photoniques
Notes de synthèse d'analyses vidéo, évaluées et condensées, en français et en anglais.

QTML 2025 : Éclairer les zones d’ombre classiques : l’apprentissage des états quantiques photoniques

QTML 2025: Ombres de l'apprentissage automatique quantique et séparations d'apprentissage à faible profondeur

QTML 2025 : Modèles d’apprentissage automatique quantique évolutifs dans l’espace de Fourier

QTML 2025: Décodeurs neuronaux évolutifs pour une connexion pratique d'erreurs quantiques en temps réel

QTML 2025 : Accélérations quantiques quartiques pour l’interface implantée

QTML 2025 : QuantumBoost : un algorithme quantique paresseux, mais rapide, pour l’apprentissage

QTML 2025 : Modèles de monde quantique pour un monde quantique

QTML 2025 : Thermodynamique quantique et optimisation semi-définie

QTML 2025 : Extraction de travail agnostique à l’état quantique (presque) sans dissipation

QTML 2025 : Réseau neuronal d’intégration récurrente quantique


QTML 2025: Quantum HodgeRank pour classer les données sur les réseaux d'ordre supérieur

QTML 2025 : Modélisation générative quantique au-delà de l'ère NISQ

QTML 2025 : Informatique quantique et persistance dans l’analyse topologique des données

QTML 2025: Simulation de circuits quantiques avec un principe variationnel local dynamique dépendant du temps

QTML 2025 : L’avantage quantique dans l’apprentissage de la dynamique quantique

QTML 2025: Produire en Série la Production de Masse Quantique

QTML 2025 : Accélération polynomiale dans les réseaux neuronaux photoniques via l'injection d'état adaptative

QTML 2025 : Propagation de Pauli : un cadre pour la simulation des systèmes quantiques

QTML 2025 : Circuits optiques linéaires fermioniques aléatoires de Haar optimaux

QTML 2025 : Sur les algèbres de Lie dynamiques des algorithmes d'optimisation approximative quantique

QTML 2025: Sur le coût de l'entraînement de modèles quantiques (robustes aux adversaires)

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QTML 2025 : Gradient naturel pour les machines de Boltzmann quantiques

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QTML 2025 : Les fonctions unitaires fermioniques à interaction faible sont efficacement apprenables

QTML 2025 : Circuits quantiques assistés par LOCC pour les états intriqués à longue portée

QTML 2025 : Apprentissage des états quantiques avec des fonctions de perte ajustables

QTML 2025 : Apprendre les états quantiques purs (presque) sans regret

QTML 2025 : Preuves interactives pour la vérification et l’évaluation de l’apprentissage (quantique)

QTML 2025 : Tests de localité hamiltonienne via une postsélection trotterisée

QTML 2025 : Empreintes de Fourier des approches en apprentissage automatique quantique

QTML 2025: Simulation classique efficace améliorée par quantum pour des patches de paysages quantiques

QTML 2025: Préparation efficace d'états quantiques de fonctions multivariées à l'aide de réseaux de tenseurs

QTML 2025 : Apprentissage efficace des propriétés linéaires des circuits quantiques à portes bornées


QTML 2025 : Conception de modèles d’apprentissage automatique quantique pour les graphes
