Winning Lottery Tickets in Neural Networks via a Quantum-Inspired Classical Algorithm
基于量子启发的经典算法获得神经网络中奖彩票
🧭 去量子化彩票采样算法
The University of Tokyo · RIKEN AIP · CyberAgent
提出量子启发的多项式时间经典算法，高效采样稀疏子网络，性能媲美精确采样
📌 工作参考价值（4 点）
- 对于推荐系统大模型，可借鉴该采样方法快速选取可训练子网络，降低训练成本；利用脊波变换优化的概率分布，比随机剪枝更可靠。
- 算法复杂度与数据维度多项式相关，可在经典硬件上实现，适合工业界直接部署，无需量子硬件。
- 去量子化思路提示：某些量子加速算法可能存在高效的经典对应，可尝试类似思路简化现有采样或搜索模块。
- 该方法在浅层网络上验证有效，可实验迁移至深层网络或Transformer结构，用于Embedding层或Attention头的稀疏化。