Apr, 2019

Born 霸权：一个 Ising Born Machine 的量子优势和训练

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TL;DR本研究提出量子机器学习模型 ——Ising Born Machine（IBM）并使用斯坦偏差和 Sinkhorn 分歧两种方法进行训练，结果表明这两种方法优于最常使用的最大平均偏差（MMD）训练方法，同时 IBM 不可能被古典设备高效模拟。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 经典和量子伊辛机的通用学习方案

    提出了一个基于 Ising 结构的新型机器学习模型，可以通过梯度下降进行高效训练，实验证明了 Ising 机器在不同的学习任务中的新可能性，尤其在量子机器学习领域中，量子资源被用于模型的执行和训练，提供了有希望的前景。

    Oct, 2023

  • 混合量子计算机上的无监督机器学习

    利用量子计算机和贝叶斯优化方法加速解决无监督学习中的聚类问题，并展示出在噪声环境下稳健的表现和经典优化方法的适用性。

    Dec, 2017

  • 在 Ising 机上训练多层神经网络

    该研究提出了一种用于训练量化神经网络（QNN）的 Ising 学习算法，该算法通过二进制编码网络拓扑和损失函数的降阶，实现了在 Ising 机器上训练多层前馈神经网络。该算法的空间复杂度约为 O (H^2L + HLNlogH)，通过模拟 Ising 机器在 MNIST 数据集上验证了其有效性。

    Nov, 2023

  • 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

  • 量子玻尔兹曼机

    本文提出了一种新的基于量子玻尔兹曼分布的机器学习方法，即量子玻尔兹曼机。通过对量子概率引入边界，可以使该机器学习模型的训练高效进行，同时也探讨了使用 D-Wave 等量子退火处理器进行训练和应用的可能性。

    Jan, 2016

  • NISQ 时代量子态的机器学习

    论文综述了机器学习中生成建模技术在恢复实际、嘈杂和多量子比特量子态方面的发展，尤其是限制玻尔兹曼机器的理论，并演示了它在状态重建中的实际应用，从经典热力学分布的伊辛自旋开始，逐步移动到越来越复杂的纯态和混合量子态，通过对实验噪音中间规模量子设备的冷原子波函数重建的最近工作进行总结，最后讨论了未来在 NISQ 时代和以后使用机器学习进行状态重建的展望。

    May, 2019

  • 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

  • 量子生成对抗网络

    本文研究如何在量子领域扩展敌对训练的概念，并展示如何构建使用量子电路的生成性对抗网络。我们还展示了如何利用另一个量子电路计算梯度，同时提供了一个简单实用的电路 ansatz 来参数化量子机器学习模型，并进行了简单的数值实验以证明量子生成对抗网络可以成功地进行训练。

    Apr, 2018

  • 使用张量网络实现量子机器学习

    本文提出一种基于张量网络的量子计算方法，用于解决当前在量子计算中机器学习所面临的挑战。在此方法下，经典计算和量子计算可共享同样的理论和算法基础，且张量网络电路在量子计算机模型的训练中具有高效节省的优势，并通过对手写识别模型的数值实验验证了其可行性。

    Mar, 2018