Apr, 2018

基于电路的量子分类器

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 用于深度强化学习的变分量子电路

    本文研究了变分量子电路在深度强化学习中的应用，利用量子信息编码方案减少模型参数，用经验回放和目标网络重塑经典深度强化学习算法，成功证明了变分量子电路可以用于决策制定和政策选择强化学习，适用于许多即将到来的近期量子计算机。

    Jun, 2019

  • 可编程超导量子比特的实验性量子对抗学习

    本文报道了第一个用可编程超导量子位的量子对抗学习实验，结果表明量子学习系统在对抗场景下存在一定的易受攻击性，并证明了对抗训练过程可以显著增强其抵御干扰性攻击的鲁棒性。

    Apr, 2022

  • 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

  • 学习优化变分量子电路来解决组合问题

    本文提出了两种基于机器学习的方法，采用强化学习 (RL) 框架和核密度估计 (KDE) 技术，分别用于优化 QAOA 电路，从小规模问题实例中学习，然后在较大的问题实例中使用，结果表明与其他现成的优化器相比，这两种方法可以将优化度缺口减少多达 30.15 个因子。

    Nov, 2019

  • 分层量子分类器

    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

  • 用量子变分电路进行强化学习

    本文研究了量子计算对强化学习问题的潜在帮助，通过量子演化电路来解决强化学习问题，提出了使经典数据编码成量子演化电路的技术，并探索了 DQN 和 Double DQN 的量子算法。结果表明，使用量子演化电路可以更好地解决强化学习任务。

    Aug, 2020

  • 量子机器学习的分层学习：大规模变分量子电路的新型训练技术

    我们提出了分层学习，一种用于训练大规模变分量子电路的新颖变分体系结构，并用量子电路比特机 (QCBMs) 测试和基准测试我们的技术。

    Nov, 2023