Jan, 2018

用生成建模方法来评估和训练浅层量子电路

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TL;DR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。
hybrid quantum-classical algorithmsquantum circuit learninggreenberger-horne-zeilinger statescoherent thermal statesqbas score
发现论文，激发创造
  • 混合量子计算机的量子电路训练

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    Dec, 2018

  • 量子电路玻恩机的可微学习

    通过量子电路出生机器实现深度量子电路的生成建模，并提出了一种基于梯度的学习算法来最小化核化的最大均值偏差损失函数，该算法可以在近期的量子设备上运行并在生成建模方面显现出量子优势。

    Apr, 2018

  • 学习浅层量子电路

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    Jan, 2024

  • 基于电路的量子分类器

    本文提出了一种用于监督学习的低深度可变量量子算法，其使用参数化单个和双量子位门的量子电路以及单量子位测量来编码输入特征向量并进行分类，从而实现了可学习参数数量与输入维度的多项式对数关系。通过模拟，该电路为标准经典基准数据集提供了很好的分类性能，而且需要的参数数量极少。

    Apr, 2018

  • 量子电路学习

    本研究提出了一种基于经典 - 量子混合算法的量子机器学习算法，将低深度的量子电路与经典计算机混合使用，实现了优化参数的迭代优化，从而实现了学习任务的同时避免高深度量子电路，并通过理论分析和数字模拟确认了量子电路可以逼近非线性函数，为实现近期量子设备开展量子机器学习应用奠定了基础。

    Mar, 2018

  • 基于光量子计算机的状态制备和门合成机器学习方法

    利用机器学习和优化技术，我们使用基于连续变量的量子神经网络作为电路结构，通过寻找量子电路来实现输入和输出状态之间的变换，以及合成单光子、Gottesman-Kitaev-Preskill 态、NOON 态、立方相位门、随机酉门、Cross-Kerr 相互作用等多种状态和门。

    Jul, 2018

  • 量子态分类的机器学习模型基准测试

    量子计算是一个快速发展的领域，信息是由二级量子态（qubits）处理的，当前对 qubits 物理实现的要求需要通过不同实验精确校准，以克服噪声和失相现象，其中对测量状态进行分类的模型开发是关键一步，本文基于真实的量子设备对多种分类技术进行了基准测试。

    Sep, 2023

  • 量子辅助下学习嵌入式概率图模型

    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。

    Sep, 2016

  • 量子神经网络训练景观中的贫瘠高原

    本文研究了嘈杂中等规模量子设备的参数化量子电路的梯度估计和优化问题。作者指出，由于希尔伯特空间的指数维度和梯度估计复杂度，随机电路不适用于超过少量量子比特的混合量子 - 经典算法。

    Mar, 2018

  • 基于量子电路度量和贝叶斯优化的量子神经架构搜索

    通过设计用于贝叶斯优化的量子电路度量，我们提供了一种新的量子门距离，该距离表征了每个量子态下门的作用，并从理论上研究了其几何特性，从而显著提高了三个经验量子机器学习问题（包括训练量子生成敌对网络、解决 MaxCut 问题中的组合优化和模拟量子傅里叶变换） 的基准性能，同时我们的方法可以推广到各种量子机器学习模型上。

    Jun, 2022