小型量子态的可解释表示学习

Jun, 2023

Explainable Representation Learning of Small Quantum States

Felix Frohnert, Evert van Nieuwenburg

TL;DR本研究提出了一种自我学习的方法，使用无人干预的生成式模型来描述量子状态，通过研究该模型学习到的内在表示方式及其对量子态的理解，我们证明该方法具有实现可解释机器学习量子态的潜力，且能够进行自主学习，并为机器学习如何自我学习小规模量子系统提供了见解。

Abstract

unsupervised machine learning models build an internal representation of their training data without the need for explicit human guidance or feature engineering. This learned representation provides insights into which features of the data are relevant for the task at hand. In the cont

unsupervised machine learning quantum physics generative model entanglement measure autonomous learning

发现论文，激发创造

学习基于能量的量子多体态表示

论文提出了一种新的基于能量的生成量子多体状态表示方法，该方法可以在保留系统已知对称性与结构的情况下，使用一个小数量的参数进行学习，并且可以用于预测物理观测量的期望值

Apr, 2023

量子状态的实验机器学习

本研究通过机器学习方法，实验性地构造了一个量子态分类器，能够识别量子态可分离性，此方法能有效地学习和分类量子态，并不需要获取完整的量子态信息。同时本研究表明，通过添加神经网络的隐藏层，可以显著提高状态分类器的性能。这些成果为解决如何在有限的资源下实现量子态分类提供了新的思路，并代表了机器学习在量子信息处理领域的应用进展。

Dec, 2017

利用变分自动编码器学习困难量子分布

研究如何应用机器学习技术中的一种生成模型 —— 变分自编码器来高效表示和编码一类难以对其进行采样的量子状态，该方法可以有效地对量子硬件中预期的大规模量子态进行描述和初步表征。

Oct, 2017

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

理解量子机器学习需重新思考常规泛化

通过系统随机实验，我们展示了目前理解广义学习的传统方法无法解释量子模型的行为，并揭示出量子神经网络具有记忆随机数据的能力。同时，我们展示了量子神经网络可以适应任意标签的量子状态，并且这些结果阐明了量子机器学习中广义学习理解的基本挑战。

Jun, 2023

量子信息科学中的数据中心机器学习

提出了一系列以数据为中心的启发式方法来改善机器学习系统在量子信息科学问题上的表现。具体而言，我们考虑如何通过系统地构建训练集来显著提高用于量子状态重构的预训练神经网络的准确性，而不改变底层架构。

Jan, 2022

使用矩阵乘积状态进行无监督生成建模

提出了一个使用矩阵乘积状态的基于概率论解释的生成模型，可以进行直接采样和动态调整张量尺寸，适用于无监督机器学习领域。

Sep, 2017

学习量子纠缠的代数模型

本研究综述了监督学习和深度神经网络的设计，用于学习代数多元环的成员身份，并证明这些神经网络可以预测量子态的纠缠类型。我们给出了检测退化状态和二进制量子比特和三进制量子比特（三元量子比特）的边界秩分类的实例。

Aug, 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

量子增强特征空间中量子机器学习模型的普适逼近特性

本文证明典型情况下，基于量子增强特征空间的机器学习模型是连续函数的通用逼近器，从理论角度探究了量子特征映射的表达能力与在分类不相交区域方面的功能。

Sep, 2020