量子分类器的量子集合
本文研究发现使用具有分层结构的量子电路可以在量子态中完成经典数据的二分类,并且更加表达力的电路可以实现更高的准确性。在两个常规机器学习数据集和一个量子态数据集上比较了多个参数化的表现,并证明性能对于噪声具有鲁棒性,并将一个 Iris 数据集分类器部署到了 ibmqx4 量子计算机上。
Apr, 2018
本文提出一种量子支持向量机分类器模型,实现有监督分类并取得了明显的量子加速,要求仅具备经典数据访问能力。在构造的数据集中,基于普遍认为的离散对数问题的困难性假设,该量子分类器实现的分类效果均优于无法逆多项式地超越瞎猜的经典学习器。这个模型可以通过一个容错的量子计算机来估算内积核函数,并且将数据映射为一个量子特征空间。此外,该分类器对由有限采样误差产生的内积核函数的加性误差具有一定的鲁棒性。
Oct, 2020
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
本文主要讨论了量子神经网络(Quantum Neural Networks)在监督学习任务中的不同结构和编码策略,并使用 Julia 语言编写的量子模拟器 Yao.jl 来衡量它们的性能,以方便科学家们开发出强大的变分量子学习模型及相应的实验验证。
Jun, 2022
本研究中,我们提出了两种量子算法用于机器学习问题的处理,即量子变分分类器和量子核估计器,并在超导处理器上实现了这两种算法,为探索噪声中等规模量子计算机在机器学习中的应用提供了新的工具。
Apr, 2018
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