Sep, 2016

量子辅助下学习嵌入式概率图模型

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TL;DR通过嵌入技术添加冗余数据集，可以提高量子模拟器的模型容量，因此，我们的方法可以避免其每次迭代基于推断有效温度的需求，从而加快了学习速度，减轻了参数控制噪声的影响，使其能够验证使用量子计算实现生成模型的可行性，并为这些量子技术在与机器学习相关的任务上进行基准测试提供了适当的框架。
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发现论文，激发创造
  • 混合量子计算机上的无监督机器学习

    利用量子计算机和贝叶斯优化方法加速解决无监督学习中的聚类问题，并展示出在噪声环境下稳健的表现和经典优化方法的适用性。

    Dec, 2017

  • 用于编程量子退火机的神经网络

    量子机器学习与经典机器学习中的核方法有相似之处，本研究探索了将经典神经网络与量子退火机连接的设置，并模拟了其在分类问题上的性能，发现加入小型量子退火机并不能显著提高性能。

    Aug, 2023

  • 用生成建模方法来评估和训练浅层量子电路

    本研究提出了一种基于量子电路学习的算法，可以利用本地门和量子位连接等量子硬件能力来协助量子设备的表征，并训练浅层电路进行生成式任务。此方法可以学习绿伯格 - 霍恩 - 泽林格（Greenberger-Horne-Zeilinger）状态的最佳制备方法，也可以有效地制备连续热态的近似表示，其波函数在其幅度中编码玻尔兹曼概率。最后，研究提供了一种新的硬件无关指标，称为 qBAS 得分，可用于衡量近期量子设备的性能。

    Jan, 2018

  • 近期量子计算机中量子辅助机器学习的机遇和挑战

    通过使用混合量子 - 经典方法并介绍了一个名为 Quantum-assisted Helmholtz Machine (QAHM) 的新算法，我们提出了一种解决当前量子计算和量子机器学习的困难关系，特别是在生成模型方面的解决方案。

    Aug, 2017

  • 量子机器学习中的数据力量

    探讨了量子计算在机器学习中的应用和机器学习任务中存在的与传统计算不同之处，提出了一种用于评估量子学习任务潜在优势的方法，并提出了一种通过量子速度提高学习效率的量子机器学习模型。

    Nov, 2020

  • 现代近期量子设备上的量子机器学习：针对真实世界应用的有监督和无监督技术的现状

    本综述调查了在量子硬件上实现的监督学习和无监督学习应用，并探讨了其局限性及如何克服这些局限性。在此基础上，评估了这些 QML 实现与它们的经典对应物的性能表现，并讨论了应用 QML 在实际量子设备上存在的瓶颈和潜在解决方案。

    Jul, 2023

  • 参数化量子电路作为机器学习模型

    该综述论文介绍了混合量子 - 经典系统的模型和组件，并讨论了它们在监督式学习、生成建模等数据驱动任务中的应用，预示着这个迅速发展的领域将有广泛的现实应用。

    Jun, 2019

  • 混合量子计算机的量子电路训练

    这篇论文研究了使用基于数据的方法在陷阱离子量子计算机上训练量子电路，以实现一种高维普适量子电路的学习，为混合学习方案提供了进一步的发展和挑战。

    Dec, 2018

  • 量子机器学习的图结构数据

    本研究探讨了如何通过量子神经网络来实现以图形结构的量子数据的量子机器学习，并证明了利用图的结构可以提高学习算法，我们进行了数值模拟并展示了出色的学习表现，推测在下一代量子计算设备上可实现可扩展的量子学习程序。

    Mar, 2021

  • 量子生成对抗网络

    本文研究如何在量子领域扩展敌对训练的概念，并展示如何构建使用量子电路的生成性对抗网络。我们还展示了如何利用另一个量子电路计算梯度，同时提供了一个简单实用的电路 ansatz 来参数化量子机器学习模型，并进行了简单的数值实验以证明量子生成对抗网络可以成功地进行训练。

    Apr, 2018