Nov, 2016

量子机器学习

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TL;DR本文讨论了量子计算机在机器学习中的应用，介绍了量子机器学习领域的研究方向、挑战和最新进展。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 量子机器学习：经典视角

    通过回顾机器学习中的量子计算文献，研究了量子算法的限制、与传统经典算法的比较，以及为什么期望量子资源能够提供学习问题的优势，而在存在噪声和某些计算困难的问题中，量子计算令人期待的路线。

    Jul, 2017

  • 量子机器学习简介

    本文系统概述了新兴领域 - 量子机器学习的方法、技术细节以及未来理论的潜力。该领域研究人员研究了量子计算如何帮助改进传统的机器学习算法，具有重要的计算优势。

    Sep, 2014

  • 量子优势是否是量子机器学习的正确目标？

    本文介绍了机器学习与量子计算的关系以及目前在实践中评估量子计算的困境，提出了拓展研究视角以探究其在机器学习领域的潜在应用的必要性。

    Mar, 2022

  • 量子增强机器学习

    本文旨在从量子信息的角度，发起一种系统地对待机器学习的方法，并涵盖了机器学习的三大分支：监督学习，无监督学习和强化学习。通过这种方法，本文提出了一个系统化的方案以解决强化学习中的量子提升问题，并证明了在限定的时间范围内，对广泛的学习问题都可获得学习效率的二次和性能的指数级增强。

    Oct, 2016

  • 基于纠缠的量子计算机机器学习

    利用小型光子量子计算机成功实现 2、4、8 维向量的有监督和无监督机器学习分类，这为利用量子计算机处理高维向量提供了新的可能性。

    Sep, 2014

  • 量子深度学习

    本论文表明量子计算不仅可以减少深度受限玻尔兹曼机训练所需的时间，而且提供了比传统计算更丰富和全面的深度学习框架，从而在优化底层目标函数方面取得显著的改进。同时，我们的方法还允许高效地培训完整的 Boltzmann 机和多层全连接模型，且在经典计算中没有良好的对应物。

    Dec, 2014

  • 量子计算专家的机器学习

    量子机器学习是量子计算的一个有潜力的早期使用案例，该文章旨在向那些已经具备量子计算基础知识并希望了解经典机器学习术语和应用的读者提供一个基本概览，其包括从理论研究到数值模拟再到概念验证等多个方面的进展。

    Apr, 2024

  • 量子辅助模拟：在量子计算领域设计机器学习模型的框架

    利用量子计算和量子机器学习算法在数据处理方面取得了指数级的提速、资源需求的减少以及准确度和效率的提高，本文对量子计算、机器学习和量子机器学习算法进行了探讨，并提供了一个简化的步骤，可以帮助读者建立量子机器学习算法的模拟。此外，通过在数据集上利用机器学习和量子机器学习方法进行模拟，利用量子模拟器对它们的性能进行了比较。

    Nov, 2023

  • 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