Jun, 2024

深度量子神经网络中梯度测量效率与表达能力的权衡

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TL;DR量子神经网络（QNNs）需要一种高效的训练算法以实现实际的量子优势。我们提出了一种通用的权衡关系，即高测量效率会导致较低的表达能力，而减少 QNN 的表达能力可以提高梯度测量效率，同时提出了一种称为稳定 - 逻辑乘积 ansatz 的 QNN 设计方案，可以实现权衡不等式的上限，在学习未知对称函数时显著减少了量子资源需求，保持了准确性和可训练性。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 无梯度学习量子神经网络优化

    本文提出了一种新颖的元优化算法，通过对量子电路的参数进行元优化，从而最小化目标函数，避免了经典梯度优化的局限性，通过实验和理论论证，在不同数据集上，相比现有基于梯度的算法，该方法可以更快更稳定地达到更好的效果。

    Apr, 2023

  • 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

  • 高效密度型量子机器学习训练

    量子机器学习需要强大、灵活和高效可训练的模型来成功解决具有挑战性的问题。本文介绍了密度量子神经网络，一种融合了一组可训练酉矩阵的随机化学习模型。这些模型使用参数化量子电路广义化了量子神经网络，并允许在表达能力和高效可训练性之间进行折中，特别适用于量子硬件。我们通过将其应用于两个最近提出的模型族来展示该形式化方法的灵活性。第一个是具有有效可训练性但表达能力可能受限的交换块量子神经网络 (QNNs)。第二个是正交 (保持汉明权重) 量子神经网络，它在数据上提供了定义明确且可解释的转换，但在量子设备上进行大规模训练具有挑战性。密度交换块 QNNs 增加了容量，几乎没有梯度复杂度增加，而密度正交神经网络减少了梯度查询的复杂度，几乎没有性能损失。我们通过对具有超参数优化的合成平移不变数据和 MNIST 图像数据进行数值实验来支持我们的发现。最后，我们讨论了与后变分量量子神经网络、基于测量的量子机器学习和辍学机制之间的联系。

    May, 2024

  • 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

  • 量子神经网络的威力

    本文使用信息几何工具，定义了量子和经典神经网络的表达能力，将有效维度作为证明表达能力的新广义边界，并建立了一个强大的表达能力度量。我们展示了量子神经网络能够比相似的经典神经网络实现更好的有效维度，并因其更均匀分布的 Fisher 信息谱而显示了对枯燥的高原问题具有适应性并具有快速的训练能力。我们的工作是第一个通过更高的有效维度和更快的训练能力证明精心设计的量子神经网络优于经典神经网络的，并在实际量子硬件上进行了验证。

    Oct, 2020

  • 使用噪声量子神经网络进行量子态区分

    本篇研究探究了 QNN 在噪声量较高的量子计算机上进行状态辨别的效果，通过引入新的电路技术，并在当前的量子硬件噪声水平下对其进行验证，发现其在较高噪声水平下仍能收敛于有用的参数并用于量子生成对抗网络的分类器。

    Nov, 2019

  • 基于 Lie 代数对变分量子电路进行高效梯度估计

    该研究探讨了混合量子 - 经典优化和学习策略，并提出了一种利用哈密顿在李代数或群论中的代数对称性进行梯度估计的框架，以及使用经典影子重建方法进一步减少测量次数的方法。

    Apr, 2024

  • 量子神经网络的对称修剪

    This paper introduces the concept of effective quantum neural tangent kernel (EQNTK) to explain the superior trainability of quantum neural networks with symmetric ansatzes in the task of ground state preparation, as well as proposes a symmetric pruning scheme based on EQNTK to tailor symmetric ansatzes from over-parameterized and asymmetric ones, which greatly improves the performance of quantum neural networks when explicit symmetry information of the Hamiltonian is not available.

    Aug, 2022

  • 量子策略梯度训练问题

    研究了参数化量子电路为基础的强化学习策略的可训练性，发现拥有指数小梯度和梯度爆炸的标准荒原问题，以及这些现象与基态分区和分区映射相关，采用连续型分区的基态可以确保多项式数量的训练窗口和测量次数，该研究在多臂赌博机环境中进行了实证验证。

    Jun, 2024