Feb, 2024

非从业人员快速介绍量子机器学习

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TL;DR这篇论文简要介绍了量子机器学习的潜在好处，探讨了使用量子计算原理和算法可能改进传统机器学习方法的潜力。论文涵盖了量子力学的基本原理，包括叠加态、相位空间和纠缠，介绍了利用这些特性的量子门的概念。还回顾了经典深度学习概念，如人工神经网络、梯度下降和反向传播，然后深入探讨了可训练的量子电路作为神经网络的概念。通过一个例子问题展示了量子神经网络的潜在优势，并提供了详细的推导附录。该论文旨在帮助新近接触量子力学和机器学习的研究人员更高效地发展自己的专业知识。
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  • 量子机器学习简介

    本文系统概述了新兴领域 - 量子机器学习的方法、技术细节以及未来理论的潜力。该领域研究人员研究了量子计算如何帮助改进传统的机器学习算法，具有重要的计算优势。

    Sep, 2014

  • 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

  • 量子增强机器学习

    本文旨在从量子信息的角度，发起一种系统地对待机器学习的方法，并涵盖了机器学习的三大分支：监督学习，无监督学习和强化学习。通过这种方法，本文提出了一个系统化的方案以解决强化学习中的量子提升问题，并证明了在限定的时间范围内，对广泛的学习问题都可获得学习效率的二次和性能的指数级增强。

    Oct, 2016

  • 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

  • 机器学习与量子设备

    简单介绍了神经网络和深度学习的基础知识，以及它们在量子领域中的应用，重点关注于强化学习和量子信息处理机对机器学习加速的应用。

    Jan, 2021

  • 基于纠缠的量子计算机机器学习

    利用小型光子量子计算机成功实现 2、4、8 维向量的有监督和无监督机器学习分类，这为利用量子计算机处理高维向量提供了新的可能性。

    Sep, 2014

  • 数据科学家的量子机器学习

    该文介绍了量子机器学习算法，重点在于通过例子和详细的解释难点来使数据科学家能够理解；此外，提出了一种用于量子 PCA 算法的分数提取方法，还介绍了前馈量子神经网络中的一种新成本函数。

    Apr, 2018

  • 量子神经网络分类器：教程

    本文主要讨论了量子神经网络（Quantum Neural Networks）在监督学习任务中的不同结构和编码策略，并使用 Julia 语言编写的量子模拟器 Yao.jl 来衡量它们的性能，以方便科学家们开发出强大的变分量子学习模型及相应的实验验证。

    Jun, 2022

  • 量子机器学习

    本文讨论了量子计算机在机器学习中的应用，介绍了量子机器学习领域的研究方向、挑战和最新进展。

    Nov, 2016

  • 混合量子计算机上的无监督机器学习

    利用量子计算机和贝叶斯优化方法加速解决无监督学习中的聚类问题，并展示出在噪声环境下稳健的表现和经典优化方法的适用性。

    Dec, 2017