Sep, 2016

深度张量神经网络从量子化学角度的洞见

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TL;DR本文提出了一种基于深度张量神经网络（DTNN）的方法，可以实现空间和化学分辨率高的分子系统在量子力学观测量方面的分析，此方法可以用于预测分子的原子能和局部化学势，同位素能和分子的电子结构，为揭示复杂的量子化学体系提供了新的突破。
发现论文，激发创造
  • 机器学习与量子化学的统一 - 分子波函数的深度神经网络

    本文提出了一种基于深度学习的量子力学波函数预测框架，以实现分子结构的反向设计，用于优化目标电子性质，表明这种方法打开了机器学习和量子化学更协同的前景。

    Jun, 2019

  • 使用深度神经网络学习量子系统的潜力

    本论文探讨通过无监督学习将量子系统的哈密顿量近似重构，以实现神经网络对量子现象的认识及理解。

    Jun, 2020

  • 计算化学中的深度学习

    本文综述了深度神经网络在计算化学等领域中的广泛应用和优越表现，强调它作为一种有价值的机器学习工具在未来将发挥重要作用。

    Jan, 2017

  • 高能物理数据上的量子启发式机器学习

    本文介绍如何应用张量网络作为量子启发机器学习技术，有效地分类来自 CERN 的大型强子对撞机数据，特别是分类所谓的 b - 喷注，并解释分类结果。同时，还认为张量网络在学习过程中根据所获取到的信息选择重要的特征并调整网络结构，在不需要重复学习过程的情况下实现精密分类或快速响应。这些结果为实现高频率实时应用奠定了基础，这是目前和未来 LHCb 事件分类的关键之一，能够触发每秒数千万个事件。

    Apr, 2020

  • 使用多任务神经网络学习和发现量子特性

    采用深度神经网络可以同时预测量子态的多个特性，并可通过局部测量来推断多体量子系统的全局特性，用于识别对称保护拓扑态和发现不同相之间的未知边界。

    Oct, 2023

  • 用于可解释和高效的量子启发式机器学习的张量网络

    用张量网络作为数学工具，基于量子信息和多体物理等理论实现了机器学习，提高了可解释性和效率，并预示了将来发展的 “量子人工智能” 方向。

    Nov, 2023

  • 通过分层树结构的酉张量网络进行机器学习

    本文探讨张量网络与深度学习之间的数学联系，使用通过多尺度纠缠重整方法派生的训练算法训练二维分层张量网络完成图像识别问题，并研究了张量网络的量子特性，包括量子纠缠和保真度，并发现这些量子特性可以作为图像类别以及机器学习任务的表征。

    Oct, 2017

  • 使用张量网络实现量子机器学习

    本文提出一种基于张量网络的量子计算方法，用于解决当前在量子计算中机器学习所面临的挑战。在此方法下，经典计算和量子计算可共享同样的理论和算法基础，且张量网络电路在量子计算机模型的训练中具有高效节省的优势，并通过对手写识别模型的数值实验验证了其可行性。

    Mar, 2018

  • 应用基于量子启发式生成模型于小分子数据集

    本研究探讨了利用基于张量网络的生成模型在分子发现问题上的应用，并将其与其他模型进行了比较和评估，结果表明通过模型的组合可以取得更好的结果，提高了经典和量子 (- 启发式) 生成学习的统一性。

    Apr, 2023

  • 量子深度学习的进展：概述

    在深度学习和量子计算领域的交叉研究中，量子神经网络、量子卷积网络和量子启发式经典深度学习算法被提出并得到广泛关注。本文综述了该领域各种研究的技术贡献、优点和相似之处。同时，作者简要介绍了最近在量子启发式经典深度学习算法以及在自然语言处理中的应用取得的进展。

    May, 2020