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研究者提出SQMM：耦合量子记忆的INR模型

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AI 综述

Daniel A. Moroz-Broitman 等在 arXiv 论文（2611.04574）中提出谱量子记忆模型 SQMM，一种耦合共享相干量子记忆寄存器的量子隐式神经表示（INR）架构，各顺序混合数据重上传层（band）通过读写记忆让后续 band 复用此前计算。论文已被 NeurIPS 2026 接收。论文证明记忆态构成算子值 Fourier 级数，其频谱支撑为初始记忆谱与各 band 局部谱的 Minkowski 和，并据此提出谱记忆对齐损失。在音频与图像重建 benchmark 上，SQMM 优于紧凑型 QINR 与 INR 基线。

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最新进展11月3日 17:35

SQMM：面向隐式神经表示的谱量子记忆模型

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11月3日

17:35
arXiv · cs.AI
SQMM：面向隐式神经表示的谱量子记忆模型
研究者提出谱量子记忆模型 SQMM，一种耦合共享相干量子记忆寄存器的量子 INR 架构，各顺序混合数据重上传层（band）通过读、写记忆让后续 band 复用此前计算。论文证明记忆态构成算子值 Fourier 级数，频谱支撑为初始记忆谱与各 band 局部谱的 Minkowski 和，并据此提出谱记忆对齐损失。在音频与图像重建 benchmark 上，SQMM 优于紧凑型 QINR 与 INR 基线，论文已被 NeurIPS 2026 接收。

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