プロトタイプガイド型最適化を通じて、忠実度評価コストをO(B²)からO(B)に削減する新規な量子機械学習フレームワークです。ベンチマークにおいて競争力のある分類性能を達成しながら、埋め込み最適化の計算要件を大幅に低下させます...

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