Jan, 2024

无监督表示学习的量子架构搜索

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TL;DR本研究提出了一种无监督表示学习的 QAS 框架，并展示了无监督架构表示学习如何促进类似连接和操作的量子电路架构形成聚类。我们的框架能够高效地在有限的搜索次数内获得性能良好的候选电路，而无需大量标记的量子电路。
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发现论文，激发创造
  • 基于神经预测器的量子架构搜索

    This paper explores quantum architecture search for parameterized quantum circuits in the context of Variational Quantum Algorithms and demonstrates that using a neural predictor as the evaluation policy can improve results while using fewer circuit evaluations.

    Mar, 2021

  • 非监督式架构表示学习是否有助于神经架构搜索？

    本研究发现，基于无监督表征学习预训练神经网络结构表征，而非结合准确度优化开始的结构搜索，在提高下游结构搜索效率方面表现更卓越，因为无监督学习更能促进具有相似连接和算子的神经网络聚集在一起，并使具有类似性能的神经网络在潜在空间中转移更加平滑。

    Jun, 2020

  • 量子比特逐比特的可变量量子电路架构搜索方法

    在本文中，我们提出了一种新颖的量子位架构搜索（QWAS）方法，通过将搜索空间划分为好的和坏的子区域，逐步搜索每个阶段的单量子位配置，并结合蒙特卡洛树搜索算法，在某些真实任务（如 MNIST，Fashion 和 MOSI）中平衡电路性能和大小的探索和开发，达到了准确率和电路大小方面的最新结果。

    Mar, 2024

  • 基于强化学习的变分量子算法的量子架构搜索

    使用强化学习自动化搜索最佳结构以提高变分量子算法在噪声干扰下的性能。

    Feb, 2024

  • 量子强化学习的可微分量子架构搜索

    基于梯度的量子架构搜索在 NISQ 时代提供了自动设计量子电路的框架，通过解决误差缓解、量子电路的灵活性、电路设计成本、BP 问题以及权重周期性等问题，该研究展示了梯度量子架构搜索在解决量子深度强化学习任务中的能力。

    Sep, 2023

  • 硬件错误下的量子架构搜索的课程增强学习

    该研究以引入一种基于课程的强化学习量子架构搜索算法（CRLQAS）为主要方法，旨在解决在真实的 VQA 部署中所面临的挑战。该算法通过使用三维架构编码和环境动力学的限制来高效地探索可能电路的搜索空间，引入一种剧集终止方案以寻找更短的电路，并应用一种新颖的同时扰动随机逼近作为更快收敛的优化器，从而在噪声和非噪声环境中提高了在多个度量标准下的性能。

    Feb, 2024

  • 变分量子算法的量子电路架构搜索

    通过量子架构搜索来最大程度地提高 VQAs 的鲁棒性和可培训性，以在嘈杂的中间规模量子设备上实现数据分类和量子化学任务的优化。

    Oct, 2020

  • 可微量子架构搜索

    本文提出了一种不同 iable 的量子体系结构搜索框架，可自动化设计量子电路，并演示了该框架的优越性和潜力。

    Oct, 2020

  • 量子架构搜索：综述

    量子计算在近年来取得了显著进展，不仅吸引了研究实验室的极大兴趣，也在各个行业引起了广泛关注。这篇论文提供了量子架构搜索 (QAS) 的概览，通过检验相关的研究成果，讨论在设计和执行自动搜索最佳参数化量子电路时面临的主要挑战，以及解决这些挑战的方法，以便促进未来的研究。

    Jun, 2024

  • KANQAS: 量子体系结构搜索的 Kolmogorov Arnold 网络

    评估 KAN 在量子架构搜索问题中的实用性和效率，发现其在干扰场景中比多层感知器（MLPs）更有效地生成多量子位最大纠缠态并较好地逼近最大纠缠态，但需要更多的执行时间。

    Jun, 2024