MMOct, 2018

量子神经网络和软量子计算

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TL;DR提出了一种新的量子计算方法，称为软量子计算，利用真实的量子系统和自然环境引起的相干和耗散来开展非经典计算。作为软量子计算的一个具体示例，我们建议使用 “受控 Kraus 操作” 通过成对连接神经元，希望为量子人工智能甚至更好地理解人脑的某些功能开辟一条更容易和更现实的道路。我们的量子神经元模型尽可能地模仿现实神经元，并同时使用量子定律来处理信息。噪声神经网络的量子特性是通过量子不和谐性和非压缩性来发现的。我们相信，我们的模型将量子计算置于更广泛的背景下，并激发了早期发展软量子计算机的希望。
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发现论文，激发创造
  • 量子神经网络用于量子神经计算

    本研究提出了一种新的量子神经网络模型，使用实际存在的环境诱导的退相干的量子系统上的 (经典控制的) 单量子比特操作和测量，从而极大地降低了物理实现的难度。该模型在手写数字识别和其他非线性分类任务中具有优异的非线性分类能力和对噪声的鲁棒性。

    May, 2023

  • 高效优化和可解释的量子神经网络

    我们提出一种基于费米模型的量子神经网络，其物理特性作为输出，并建立了与反向传播相媲美的高效优化，在具有挑战性的经典机器学习基准上具有竞争力的准确度，并且在量子系统上实现高精度且不需要预处理的机器学习，此外研究结果可用于量子纠缠分析和可解释的机器学习。

    Nov, 2022

  • 追寻量子神经网络

    本文提出了一种系统方法，对量子神经网络的研究进行了综述和总结，旨在将量子计算与神经计算的突出特性相结合，但是目前为止并没有一个潜在的 QNN 模型能够完全利用量子物理和计算在神经网络中的优势，未来的发展方向可能是基于耗散量子计算的开放量子神经网络。

    Aug, 2014

  • 混合量子 - 经典卷积神经网络

    本文提出了一种混合量子 - 经典卷积神经网络框架（QCCNN），它结合了卷积神经网络的重要特征以及量子计算特有的优势，适用于当前嘈杂的中尺度量子计算机，并通过 Tetris 数据集的分类任务证明了其优越性能。

    Nov, 2019

  • 利用量子计算推断生物和人工神经网络的动态行为

    利用 Grover 和 Deutsch-Josza 两个基础量子算法，研究如何通过输出测量来推断在一定时间内，简单的神经网络（适用于生物和人工网络）是否会继续支持动态活动，或者其动态是否会停止。

    Mar, 2024

  • 使用循环神经网络从物理观测重构超导量子比特的量子动力学

    本文研究了基于神经网络的方法，能够预测量子系统的演化轨迹，同时提取系统哈密顿量，测量算符和物理参数。该方法可用于噪声表征，参数估计，反馈和优化量子控制。

    Nov, 2018

  • 相干前馈量子神经网络

    我们提出了一种真正的量子神经网络模型，其与传统的呈适应性中间层和节点的前馈神经网络具有相同的灵活性，并且具有较低的电路深度和所需的 C-NOT 门数量，从而优于现有的量子神经网络模型。通过对基准数据集进行测试，我们证明了我们的方法的优越性能，并且使用更少的量子资源要求，为将量子神经网络应用于实际相关的机器学习问题铺平了道路。

    Feb, 2024

  • 基于量子计算的神经网络基准测试

    研究利用机器学习技术开发量子计算算法的一种新思路，通过对比标准实值和复值经典神经网络与量子神经网络性能的实验表明，量子神经网络能够用更少的反向传播次数和更小的网络模型获得相媲美甚至更好的结果。

    Jul, 2018

  • 量子光学神经网络

    提出了量子光学神经网络（QONN）的概念，并利用集成量子光子学等技术，通过数值模拟和分析培训 QONN，可执行一系列量子信息处理任务，包括压缩、强化学习、黑盒量子模拟等，并展示了其泛化数据的能力。结果表明 QONNs 是量子光学系统的有力设计工具，是下一代量子处理器的一种有前途的架构。

    Aug, 2018

  • 量子神经网络分类器：教程

    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