寻找复杂网络的关键节点:量子深度强化学习的视角
网络关键节点识别是网络科学的一个基本问题。本研究提出了一种量子深度强化学习(QDRL)框架,该框架将强化学习与变分量子图神经网络相结合,有效识别分布式影响节点,同时保留网络的基本拓扑特性。通过利用量子计算原理,与传统神经网络相比,我们的方法旨在减少模型参数和计
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