Feb, 2024

QuanTest: 量子神经网络系统的纠缠引导测试

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TL;DRQuantum Neural Network (QNN) systems face challenges in testing due to their differences from classical DL systems, therefore this paper proposes QuanTest, a quantum entanglement-guided adversarial testing framework to uncover potential erroneous behaviors in QNN systems.
发现论文，激发创造
  • 相干前馈量子神经网络

    我们提出了一种真正的量子神经网络模型，其与传统的呈适应性中间层和节点的前馈神经网络具有相同的灵活性，并且具有较低的电路深度和所需的 C-NOT 门数量，从而优于现有的量子神经网络模型。通过对基准数据集进行测试，我们证明了我们的方法的优越性能，并且使用更少的量子资源要求，为将量子神经网络应用于实际相关的机器学习问题铺平了道路。

    Feb, 2024

  • 用孪生卷积神经网络量化纠缠度

    使用深度卷积神经网络逐步检测多量子位系统的纠缠状态，结合三分体网络并强制对称操作提高检测准确性，从而可扩展遇到新难题的精确预测。

    Oct, 2022

  • 走向物理上可实现的量子神经网络

    本文提出了一种基于带限傅里叶展开的量子感知器（QPs）转移函数的模型，用于设计可扩展的训练过程的量子神经网络（QNNs），并在其中添加了一种随机化的量子随机梯度下降技术，消除了样本复制的需要，并证明该训练过程期望收敛于真实最小值，这有助于提高数据效率和遵守禁止复制规则。

    Mar, 2022

  • 关于量子神经网络的可学习性

    本文研究使用变分混合量子 - 经典方案构建的量子神经网络（QNN）的可学习性，我们得出了它对经验风险最小化的效用边界，证明了它可以作为一个差分私有模型来对待，并展示了使用 QNN 可以对某些任务进行运行加速的量子统计查询（QSQ）模型的有效模拟。

    Jul, 2020

  • 使用无监督学习检测量子纠缠

    采用无监督机器学习方法，设计了一种凸优化的复数神经网络，并利用训练好的网络进行了大量的数值实验，结果表明该网络能够高精度地检测出多体量子数据中的量子特征，如纠缠和局部纠缠。

    Mar, 2021

  • 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

  • 追寻量子神经网络

    本文提出了一种系统方法，对量子神经网络的研究进行了综述和总结，旨在将量子计算与神经计算的突出特性相结合，但是目前为止并没有一个潜在的 QNN 模型能够完全利用量子物理和计算在神经网络中的优势，未来的发展方向可能是基于耗散量子计算的开放量子神经网络。

    Aug, 2014

  • 量子卷积神经网络

    我们介绍了一种新型的基于卷积神经网络的量子机器学习模型，并进行了分析。它采用了多尺度纠缠重正化基矢和量子纠错技术，具有高效的训练和实现能力，并展示了两个例子来证明其潜力。首先，我们使用 QCNN 准确识别了与一维对称保护拓扑相关的量子态，并发现其在整个参数范围内都能复制相图。其次，我们利用 QCNN 开发了一种优化给定误差模型的量子纠错方案，并发现其显著优于已知的可比较复杂度的量子码。最后，我们讨论了 QCNN 的潜在实验实现和拓展。

    Oct, 2018

  • 量子神经网络中量子态学习过程的统计分析

    本文开发了一个不可能定理，证明了使用量子神经网络（QNNs）从高保真度的初始状态开始，学习未知量子态的概率随比特数指数级下降，而与电路深度多项式增长，从而对改善 QNNs 的可学习性和可扩展性的好的初始猜测和自适应方法提出了普遍限制，并深化了先验信息在 QNNs 中的作用的理解。

    Sep, 2023

  • 通过经典神经网络学习量子神经网络的学习方法

    本文提出一种使用经典神经网络协助量子学习的元学习方法，通过训练经典递归神经网络对 Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) for MaxCut，QAOA for Sherrington-Kirkpatrick Ising model 以及 Hubbard model 的参数进行快速优化，以减少优化迭代次数。同时，发现该方法可以推广到其他问题类型，使得量子学习更加高效。

    Jul, 2019