Oct, 2023

量子时代的机器学习：量子与经典支持向量机

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TL;DR本文旨在比较机器学习算法的有效性在经典和量子计算范式中。通过研究经典支持向量机和基于量子硬件的量子支持向量机在鸢尾花数据集上的分类能力，我们发现在特定场景下，量子支持向量机可以与经典支持向量机相媲美的准确率，尽管目前的执行时间较长。此外，我们强调增加量子计算能力和并行规模可以显著提高量子机器学习算法的性能。这项研究为我们提供了关于机器学习在量子计算时代的现状和未来潜力的宝贵见解。
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发现论文，激发创造
  • 通过变分核训练增强量子支持向量机

    本文针对 QSVM 模型的两种方法：量子核 SVM（QK-SVM）和量子变分 SVM（QV-SVM）进行研究，并提出了一种将二者优势相结合的新型模型：量子变分核 SVM（QVK-SVM）。实验结果表明，QVK-SVM 在准确性、损失和混淆矩阵指标方面均优于现有模型，具有很大的应用潜力，值得被推广应用于未来的量子机器学习研究。

    May, 2023

  • 量子支持向量机用于大数据分类

    该研究表明，通过矩阵乘法技术实现支持向量机，并在量子计算机上实现，可获得当经典取样算法需要多项式时间时的指数加速，以及内积（核）矩阵的矩阵求逆的非稀疏矩阵数乘法，从而在监督式机器学习中实现新数据分类。

    Jul, 2013

  • 量子增强特征空间的监督学习

    本研究中，我们提出了两种量子算法用于机器学习问题的处理，即量子变分分类器和量子核估计器，并在超导处理器上实现了这两种算法，为探索噪声中等规模量子计算机在机器学习中的应用提供了新的工具。

    Apr, 2018

  • 神经量子支持向量机

    我们引入了四种用于训练神经支持向量机的算法，并证明了它们的可行性。在本文章中，我们引入了神经量子支持向量机，即使用量子核的 NSVM，并将我们的结果扩展到该设置中。

    Aug, 2023

  • 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

  • 变分量子线性求解增强量子支持向量机

    利用量子支持向量机和变分量子线性求解器，我们提出了一种用于处理分类问题的新颖方法，并在 Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) 设备上进行了全面的数值实验，通过构建一个分类器，实现从一个到七个维度的特征空间的分类。

    Sep, 2023

  • 量子增强支持向量机与 GPU 加速的大规模恒星分类

    我们引入了一种革新性的量子增强支持向量机（QSVM）方法，利用量子计算和 GPU 加速来进行恒星分类，QSVM 算法在处理复杂的二元和多类别情况下显著优于传统方法，尤其是在哈佛恒星分类系统中。量子原理的整合显著提高了分类准确性，而使用 cuQuantum SDK 进行 GPU 加速确保了量子模拟器中大数据集的计算效率和可扩展性。这种协同作用不仅加快了处理过程，还提高了分类不同恒星类型的准确性，为天体物理学和相关科学领域的研究提供了量子机器学习的变革潜力，为恒星分类的精度和处理速度跃升到一个新的水平。这一进展对天体物理学和相关科学领域具有广泛的影响。

    Nov, 2023

  • 量子退火器上训练的本地二进制和多类支持向量机

    SVM 与量子退火器相结合的 FaLK-SVM 方法在处理大规模实际数据集时展现出了良好的性能和可扩展性。

    Mar, 2024

  • 绝热量子支持向量机

    我们描述了一种用于训练支持向量机的绝热量子方法，该方法的量子计算时间复杂度比经典方法好一个数量级，我们在五个基准数据集上比较了量子方法和经典方法的测试准确度，在可扩展性研究中，我们发现量子方法在具有许多特征的数据集上比经典方法快 3.5-4.5 倍。

    Jan, 2024

  • 量子机器学习：经典视角

    通过回顾机器学习中的量子计算文献，研究了量子算法的限制、与传统经典算法的比较，以及为什么期望量子资源能够提供学习问题的优势，而在存在噪声和某些计算困难的问题中，量子计算令人期待的路线。

    Jul, 2017