Nov, 2023

量子辅助模拟：在量子计算领域设计机器学习模型的框架

PDF
TL;DR利用量子计算和量子机器学习算法在数据处理方面取得了指数级的提速、资源需求的减少以及准确度和效率的提高，本文对量子计算、机器学习和量子机器学习算法进行了探讨，并提供了一个简化的步骤，可以帮助读者建立量子机器学习算法的模拟。此外，通过在数据集上利用机器学习和量子机器学习方法进行模拟，利用量子模拟器对它们的性能进行了比较。
发现论文，激发创造
  • 量子机器学习概述：当前趋势、挑战、机遇和未来方向

    该研究论文综述了量子计算在机器学习中的应用，包括量子机器学习算法、量子数据集、硬件技术、软件工具、模拟器和应用程序，为读者提供了跳跃到量子机器学习领域的最新技术的有价值的信息和资源。

    Oct, 2023

  • 量子计算专家的机器学习

    量子机器学习是量子计算的一个有潜力的早期使用案例，该文章旨在向那些已经具备量子计算基础知识并希望了解经典机器学习术语和应用的读者提供一个基本概览，其包括从理论研究到数值模拟再到概念验证等多个方面的进展。

    Apr, 2024

  • 量子启发式机器学习综述

    量子启发式机器学习（QiML）是一个新兴的领域，受到全球研究人员的关注，因为它有潜力在经典计算框架中利用量子力学原理。本文通过对 QiML 进行综合和全面的调查，探索了 QiML 的多个研究领域，包括张量网络模拟、去量化算法等，展示了最新进展、实际应用，并揭示了潜在的未来研究方向。同时，通过分析对 QiML 的不同解释及其固有的模糊性，确立了 QiML 的具体定义。在量子力学、量子计算和经典机器学习的基础上，QiML 将不断发展，并丰富该领域的未来。本调查为研究人员和从业人员提供指南，帮助他们全面了解 QiML 的现状和未来发展方向。

    Aug, 2023

  • 量子计算中强化学习的挑战

    该研究论文介绍了量子计算在当前 NISQ 时代的限制，并提出了通过混合量子机器学习来改善量子计算架构的方法，重点是利用强化学习来优化当前的量子计算方法，并介绍了由量子架构搜索和量子电路优化引起的各种挑战，以及提出的用于学习控制一组万能量子门的具体框架，并提供基准结果以评估当前最先进算法的优点和短处。

    Dec, 2023

  • 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

  • 现代近期量子设备上的量子机器学习：针对真实世界应用的有监督和无监督技术的现状

    本综述调查了在量子硬件上实现的监督学习和无监督学习应用，并探讨了其局限性及如何克服这些局限性。在此基础上，评估了这些 QML 实现与它们的经典对应物的性能表现，并讨论了应用 QML 在实际量子设备上存在的瓶颈和潜在解决方案。

    Jul, 2023

  • 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

  • 量子领域中的机器学习和人工智能

    本文综述了在量子计算、机器学习和人工智能交叉领域的主要思想、最近的发展以及在量子领域中研究机器学习和人工智能技术的进展，并探讨了量子机器学习和人工智能的相互增强作用以及基于量子力学概念的学习和智能问题。

    Sep, 2017

  • 近期量子计算机中量子辅助机器学习的机遇和挑战

    通过使用混合量子 - 经典方法并介绍了一个名为 Quantum-assisted Helmholtz Machine (QAHM) 的新算法，我们提出了一种解决当前量子计算和量子机器学习的困难关系，特别是在生成模型方面的解决方案。

    Aug, 2017

  • 量子机器学习从一般计算优势中的优势

    证明了量子机器学习在加速监督学习任务方面具有计算优势，通过构建广泛的监督学习任务，并使用通用量子计算方法，证明了这一学习任务对于任何可能的多项式时间经典学习方法的难度，并提供了实验中展示这一学习任务的经典数据准备协议。

    Dec, 2023