Aug, 2023

量子噪声驱动的生成式扩散模型

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TL;DR量子驱动扩散模型的量子泛化被提出，并讨论了可在实际量子系统上进行实验测试的三种量子噪声驱动的生成扩散模型。通过利用量子噪声作为生成更复杂的概率分布的重要成分，我们的结果有望为处理从气候预测到神经科学、交通流分析到金融预测等广泛的实际应用任务的新型量子驱动生成扩散算法铺平道路。
generative modelsdiffusion modelsquantum generalizationquantum-noise-driven generative diffusion modelsquantum-inspired or quantum-based generative diffusion algorithms
发现论文，激发创造
  • 量子去噪扩散模型

    本研究探讨了量子机器学习和变分量子电路的整合，以增强扩散式图像生成模型的效力，并通过 MNIST 数字，Fashion MNIST 和 CIFAR-10 对两种量子扩散模型进行了基准测试，结果显示我们的模型在性能指标 FID、SSIM 和 PSNR 方面超越了传统模型。此外，我们还引入了一种一致性模型单一采样架构，将扩散过程合并为一步，实现了快速一步图像生成。

    Jan, 2024

  • 去噪扩散概率模型的生成型量子机器学习

    基于经典对应物，我们提出了量子去噪扩散概率模型（QuDDPM），以实现对量子数据的高效可训练生成学习。

    Oct, 2023

  • 量子生成扩散模型

    此研究介绍了量子生成扩散模型（QGDM），一种完全的量子力学模型，用于生成量子态系列，灵感来自去噪扩散概率模型。QGDM 通过引入时间步骤相关的噪声进入量子态，并配对训练以逆转这种污染的降噪机制，高效地将完全混合态演化成目标量子态。与量子生成对抗网络的比较分析证明了 QGDM 的优越性，在涉及 4 个量子比特的数值模拟中，拟真度指标超过 0.99。此外，我们提出了一种资源高效的 QGDM 版本（RE-QGDM），其在涉及 8 个量子比特的任务中减少了对辅助量子比特的需求，同时保持了令人印象深刻的生成能力。这些结果展示了所提出模型在应对具有挑战性的量子生成问题方面的潜力。

    Jan, 2024

  • 量子电路与扩散模型综合

    量子计算中的生成机器学习模型和去噪扩散模型在产生期望的量子操作方面具有优势，并在纠缠生成和酉编译等任务中展示出灵活性和潜力。

    Nov, 2023

  • 保结构扩散模型的量子态生成

    针对量子系统状态的生成建模问题，本文提出了一种基于去噪扩散模型的方法，其关键创新点在于考虑了物理性质中的量子状态约束，通过 Mirror Diffusion Model 和设计出的镜像映射实现了严格保持结构的生成，实验验证了无条件生成和通过无监督分类器引导的条件生成的有效性，后者甚至在未知标签上生成了新的量子状态。

    Apr, 2024

  • 物理相关扩散模型

    通过在模型训练过程中加入约束条件使其生成的样本更符合所施加的约束，从而提高生成样本与约束的一致性，且相较于现有方法有更好的性能且不影响推断速度；该方法还可以自然地防止过拟合。

    Mar, 2024

  • 生成式扩散模型的理论研究综述

    生成扩散模型的理论发展主要分为两种方法，基于训练和基于采样，将这些方法明确分类为研究者未来进行新发展提供清晰可理解的方向。

    Apr, 2024

  • 重正化扩散模型

    使用扩散模型学习统计场论和量子场论的逆重整化群流。

    Aug, 2023

  • 应用基于量子启发式生成模型于小分子数据集

    本研究探讨了利用基于张量网络的生成模型在分子发现问题上的应用，并将其与其他模型进行了比较和评估，结果表明通过模型的组合可以取得更好的结果，提高了经典和量子 (- 启发式) 生成学习的统一性。

    Apr, 2023

  • 生成型扩散模型的非平衡物理学

    透明物理分析推导了扩散模型中的涨落定理、熵产生、Franz-Parisi 势函数，从非平衡物理的角度理解了最近发现的内在相变现象，该统一原理预计将引导机器学习从业者设计更好的算法，也将把机器学习与非平衡热力学联系起来。

    May, 2024