Dec, 2020

陷禁离子量子计算机上的最近质心分类

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TL;DR本篇论文设计一个最近质心分类器，使用最先进的算法和量子硬件来实现量子机器学习应用，实验结果能够在 MNIST 手写数字数据集上匹配经典最近质心分类器的准确性，并在 8 维的人工合成数据上实现了高达 100% 的准确性。
quantum machine learningnearest centroid classifiertrapped-ion quantum machinedistance estimationmnist dataset
发现论文，激发创造
  • 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

  • 量子机器学习图像分类

    本文探讨使用量子分类器对二进制属性进行模式分类，特别是对图像数据集的分类表现良好，对医学领域来说是具有很大潜力的。

    Nov, 2020

  • 基于纠缠的量子计算机机器学习

    利用小型光子量子计算机成功实现 2、4、8 维向量的有监督和无监督机器学习分类，这为利用量子计算机处理高维向量提供了新的可能性。

    Sep, 2014

  • 单光子图像分类

    使用低温量子门进行量子计算机机器学习是实验上挑战性的，因此我们提出了一个在室温下的 “玩具模型”，通过光学变换实现了对 MNIST/Fashion-MNIST 数据的分类，并展示了量子力学测量过程的教学工具。

    Aug, 2020

  • 量子机器学习用于图像分类

    本研究提出了两种混合量子 - 经典模型：具有平行量子层的神经网络和具有量子卷积层的神经网络，它们解决了图像分类问题。其中我们提出的混合量子方法在 MNIST 数据集上展现了超过 99% 的准确率。这表明将量子效应应用于传统经典模型可以进一步提高图像识别和分类的能力，并为医疗保健、安全和市场营销等各个领域提供有前途的方法。

    Apr, 2023

  • 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

  • 量子机器学习中的数据力量

    探讨了量子计算在机器学习中的应用和机器学习任务中存在的与传统计算不同之处，提出了一种用于评估量子学习任务潜在优势的方法，并提出了一种通过量子速度提高学习效率的量子机器学习模型。

    Nov, 2020

  • 利用慢特征分析进行 MNIST 数据集的量子分类

    本文提出了一个高效和高准确度的量子分类器，它利用降维和分类的量子技术，被测试在 MNIST 数据集上，具有类似经典方法的 98.5％准确度，并且在数据点和维度上的运行时间是多对数的。

    May, 2018

  • 监督式机器学习的严谨和鲁棒量子加速

    本文提出一种量子支持向量机分类器模型，实现有监督分类并取得了明显的量子加速，要求仅具备经典数据访问能力。在构造的数据集中，基于普遍认为的离散对数问题的困难性假设，该量子分类器实现的分类效果均优于无法逆多项式地超越瞎猜的经典学习器。这个模型可以通过一个容错的量子计算机来估算内积核函数，并且将数据映射为一个量子特征空间。此外，该分类器对由有限采样误差产生的内积核函数的加性误差具有一定的鲁棒性。

    Oct, 2020

  • 在量子计算机上对时尚 - MNIST 数据集进行分类

    量子机器学习算法对工业应用的潜在影响仍然是一个激动人心的待解问题，我们尝试通过改进一种近期提出的变分算法，用当前可用的量子计算机的本机门集合和拓扑结构逼近准备编码数据，将该算法应用于 Fashion-MNIST 数据集，并在当前量子计算机上部署简单的量子变分分类器对编码的数据集进行训练，实现了中等精度的结果，为我们的数据编码方法的近期可用性提供了概念验证。

    Mar, 2024