Jul, 2018

基于光量子计算机的状态制备和门合成机器学习方法

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TL;DR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。
machine learningoptimizationphotonic quantum computercontinuous-variable quantum neural networkcircuit architecture
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 定向量子电路综合的强化学习环境

    利用强化学习环境，通过量子电路综合的方式可靠设计最小量子电路，针对目标初始化和量子比特数量进行了实验，达到对 2 比特贝尔态的选择性设计。

    Jan, 2024

  • 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

  • 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

  • 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

  • 深度强化学习的量子电路优化

    本研究使用基于强化学习的方法对量子电路进行优化，通过深度卷积神经网络，实现了对于特定架构的任意量子电路的自主学习及优化。对 12 比特电路进行实验得出优化效果，平均深度降低 27％，门数降低 15％，并探讨了方法在近期量子设备上的可行性。

    Mar, 2021

  • 机器学习优化量子电路合成

    本文提出了一种名为 QSeed 的基于机器学习的种子综合算法，通过学习量子数据集，能够快速地提出实现单位矩阵的资源有效电路，并在 64 个量子位 Shor 因子分解算法的核心组件中，将合成时间加速了 3.7 倍。

    Jun, 2023