而量子神经网络是根据量子计算机的特性设计的神经网络。研究者们根据量子计算机所提供的基本计算单元（即量子逻辑门）进行量子线路设计，以实现神经网络的计算。...通过在量子计算机或量子器件的基础上构造神经网络，利用量子计算超高速、超并行、指数级容量的特点，来改进神经网络的结构和性能，可以使用许多网络来存储许多算法模式。 1....2 量子神经网络 量子神经网络（QNN）是前馈神经网络的一种，是基于量子力学原理的神经网络模型。...通过将量子态的叠加思想引入到传统的前馈神经网络中，将神经网络的隐含层激励函数采用多个sigmoid函数进行叠加。...接下来我们将尝试构建一个量子神经网络，以下是量子神经网络的工作原理。
另外量子计算还能解决经典网络中一些棘手问题，比如预防出现模型训练中的梯度消失问题。 ? 量子神经网络 在第一篇论文中，谷歌构建一个神经网络的量子模型，研究如何在量子处理器上执行神经网络的分类任务。...谷歌把这个模型叫做量子神经网络（QNN），希望它能用在近期出现的量子处理器上。 虽然目前的工作主要是理论上的，但QNN的结构有助于在不久的将来对量子计算机进行实现和测试。...谷歌预计，随着量子计算机硬件规模的发展，未来QNN的能力将足够与经典神经网络匹敌，从而实现“量子霸权”。 ?...在第二篇论文中，谷歌专注于量子神经网络和经典神经网络训练中的关键难题，即梯度消失或爆炸（vanishing or exploding gradients）的问题。...这项工作对未来初始化和训练量子神经网络的策略具有指导意义。谷歌希望从这些量子几何状态中能获得启发，实现训练网络的新算法。 ? 实现量子霸权 谷歌今年在量子计算领域动作频繁。
在本文中，我们将讨论如何使一个神经网络成为一个量子体，大幅加快运行速度和网络容量。本文不需要科学或数学背景（即使你不了解神经网络）。更详细的信息可以访问论文。...论文：https://arxiv.org/abs/1710.03599 神经网络 如今，你可能已经从机器学习技术中受益。和过去一样，机器学习日益成为我们日常生活的一部分。...神经网络能够根据问题选择结构。神经网络的用途很广，包括语音识别和癌症检测。 ? 量子神经网络 那么量子技术能为此做些什么呢？在Xanadu，我们一直在研究如何将一种神经网络嵌入到量子系统中。...在这里遇到的第一个问题是选择神经网络架构，让我们知道哪种量子算法最能发挥所提供性能优势。这篇文章重点介绍Hopfield网络，它是一个所有神经元都以可变权重相互连接的结构（就像完全图）。...在量子位中编码神经网络在存储容量方面具有指数级优势，而算法qHop和qHeb则在处理速度上呈指数级增长。这意味着我们可以期望在量子处理器上运行更大的神经网络，并且比使用标准计算机时更快。
本示例类似于VQA算法的实现，我们将采用一个更简单单量子比特的量子神经网络训练程序来说明。 2、量子神经网络 2.1 简介 量子神经网络是基于量子力学原理的计算神经网络模型。...然而，量子神经网络的典型研究涉及将经典的人工神经网络模型（在机器学习中广泛用于模式识别的重要任务）与量子信息的优势相结合，以发展更高效的算法。...由于量子计算机的技术实现还处于早期阶段，此类量子神经网络模型大多是理论建议，有待在物理实验中充分实现。 大多数量子神经网络是作为前馈网络开发的。...量子神经网络在理论上可以类似于训练经典/人工神经网络。关键区别在于神经网络各层之间的通信。对于经典神经网络，在给定操作结束时，当前感知器将其输出复制到网络中的下一层感知器。...2.2 量子神经网络基本结构 量子神经网络中，其量子线路结构通常由三个部分组成。
马克斯·普朗克研究所的研究人员正试图利用这种神经网络为量子计算机开发纠错学习的系统。...学习量子纠错：神经网络在执行任务时，人工神经元活动的可视化 图片来源：马克斯普朗克光学研究所 该研究的主要想法可以概括为一下几点： 人工神经网络或能够超过其他纠错策略 在论文中，该团队证明了人工神经网络能够自我学习如何执行一项对未来量子计算机操作至关重要的任务...然而，当该团队研究一个包含五个模拟量子比特的例子时，他们发现仅用一个人工神经网络是不够的。由于网络只能收集关于量子比特状态的少量信息，它永远无法超越随机试错的策略。...最终，这些尝试破坏了量子态，而不是纠正它。 一个神经网络使用它的先验知识来训练另一个神经网络 解决方案是加一个额外的神经网络，作为第一个网络的教师（teacher）。...原则上，人工神经网络使用奖励系统进行训练。对于量子纠错系统，要成功恢复原始量子态，实际的奖励是必要的。
，为神经网络在量子计算机上的实现铺平了道路。...QuantumFlow 框架能够自动地完成神经网络到 IBM 量子计算机的部署。...:量子计算机 深度神经网络是当下计算应用中发展最快，使用最广的机器学习算法。...现有工作或是尝试直接将针对传统计算系统设计的神经网络映射到量子计算机，或是直接设计量子神经网络。 然而这样的独立设计很难发挥量子计算机的优势(例如实数乘法会引入过多量子比特，带来巨大开销)。...该实验展示了量子计算实现神经网络的可能性，尽管 IBM 量子计算机的错误率在 10^−2 量级(相较于数字电路的 10^−15 错误率)，通过 QuantumFlow 协同设计的神经网络量子计算系统已经能够对数据进行有效地分类处理
谷歌人工智能量子团队最近发表了两篇论文，这两篇论文在理解量子计算机对学习任务的作用方面取得了进展。第一篇论文构建了一个神经网络的量子模型，来研究如何在量子处理器上执行分类任务。...用更大的量子设备跟踪这一领域的研究可能会导致量子网络学习模式的能力不如流行的经典网络。 论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.06002 ? 量子神经网络进行分类。...上图描述了一个简单的量子神经网络，相比于典型深度神经网络中的隐藏层，图中的方框表示纠缠行为或者说是「量子门」。在超导量子位环境中，可以通过对应每个方框的微波控制脉冲实现这一点。...在论文《Barren plateaus in quantum neural network training landscapes》中，谷歌聚焦于量子神经网络的训练、探查经典神经网络中的关键难题，即梯度消失...该研究为构建、训练量子神经网络提供了改进的阶梯。特别是，使用谷歌硬件对量子神经网络的实验实现，能够让我们在近期内快速探索量子神经网络。
摘要： 深度神经网络缺少其运行的原则模型。最近探索了一种基于拓扑量子场论的监督学习新框架，该框架看起来特别适合在量子处理器上实现。我们建议使用该框架来理解深度神经网络中的泛化问题。...更具体地说，在这种方法中，深度神经网络被视为拓扑量子神经网络的半经典极限。这种框架可以轻松解释深度神经网络在训练步骤中的过度拟合行为以及相应的泛化能力。...简介： 深度神经网络(DNNs)，即具有几个隐藏层的神经网络，由于它们在从分子设计[1]和社会经济预测[2]到机器翻译[3]和近似偏微分算子[4]的各种学习任务中的成功而变得流行。...TQFT用于构建量子神经网络(QNNs)的拓扑版本，命名为拓扑量子神经网络(TQNNs) [28]。...我们使用这个框架，通过采用量子物理方法来解释DNNs中的一般化问题，根据该方法，DNNs的一般化能力是量子效应的半经典操纵的模拟，或者更具体地说，是TQNN实现的拓扑编码的模拟。
技术背景 在上一篇博客中，我们用矩阵的语言介绍了量子计算中基本量子单元——量子比特，与量子门操作的相关概念。通过对量子态的各种操作，相当于传统计算机中对经典比特的操作，就可以完成一系列的运算了。...但是量子计算的一个待解决的问题是，所有存储在量子态中的信息是没办法从经典世界直接读取的，只能通过量子测量，使得量子态坍缩到经典比特之后，才能够在经典世界里进行读取。...总结概要 量子的世界与经典的世界存在着信息的隔阂，我们可以通过多个量子比特所构成的量子态去存储大量的信息，以及进行规模大到经典计算机所无法执行的运算。...但是毕竟我们还依然生活在经典的世界中，最终我们还是需要将量子态坍缩到经典比特再进行读取，而这个使得量子态坍缩的过程，就是一种量子测量的方法。...通过大量的量子测量，我们就可以近似的获得到量子态矢量中所存储的信息。
量子计算首次在神经网络应用展示量子优势 近日，圣母大学联合IBM研究院，在自研的机器学习和量子计算协同设计框架 QuantumFlow 上，展示了量子计算的实际应用，将指数时间的神经网络计算任务用多项式时间完成了...基于神经网络和量子线路协同设计框架，MNIST上性能提升超10倍 研究团队使用了神经网络和量子线路协同设计框架QuantumFlow。...然而，该神经网络并没有展示出量子优势。...图中蓝色的点与线是目前最新的使用超图状态构造的神经网络量子计算线路，可以看到，它与传统计算机一样，随输入大小增大而指数增大。这组实验首次展示了神经网络计算可以在量子计算机上获取量子优势。...这是第一次展示神经网络计算在量子计算机上可以获得量子优势，研究团队也获邀在今年 IBM 量子峰会进行报告。
类似地，处理量子比特的方式就是量子逻辑门，使用量子逻辑门，有意识的使量子态发生演化，所以量子逻辑门是构成量子算法的基础。...一、酉变换酉变换是一种矩阵，也是一种操作，它作用在量子态上得到的是一个新的量子态。...四、单量子比特逻辑门在经典计算机中，单比特逻辑门只有一种-非门（NOTgate），但是在量子计算机中，量子比特情况相对复杂，存在叠加态、相位，所以单量子比特逻辑门会有更加丰富的种类。...横线表示一个量子比特从左到右按照时序演化的路线，方框表示量子逻辑门，这个图标表示一个名为U的逻辑门作用在这条路线所代表的量子比特上。...对于一个处于|〉的量子态，将这个量子逻辑门作用在上面时，相当于将这个量子逻辑门代表的酉矩阵左乘这个量子态的矢量，然后得到下一个时刻的量子态|〉。即这个表达式对于所有的单比特门或者多比特门都是适用的。
量子算法简介一、概述量子算法是在现实的量子计算模型上运行的算法，最常用的模型是计算的量子电路模型。...虽然所有经典算法都可以在量子计算机上实现，但量子算法这个术语通常用于那些看起来是量子的算法，或者使用量子计算的一些基本特性，如量子叠加或量子纠缠。...使用经典计算机无法判定的问题，使用量子计算机仍然无法来确定。量子算法有趣的是，它们可能能够比经典算法更快地解决一些问题，因为量子算法所利用的量子叠加和量子纠缠可能不可以在经典计算机上有效地模拟。...量子优势意味着量子计算机在处理某些领域问题上，超过了传统计算机的表现，相对于霸权而言，量子优势更注重量子算法以及实际的领域应用。...可以说，量子优势是NISQ量子计算机领域的皇冠，谁夺取了皇冠，谁就证明了量子计算机可以投入到现实应用中。
超导量子芯片超导量子计算是基于超导电路的量子计算方案，其核心器件是超导约瑟夫森结。...由于近年来的迅速发展，超导量子计算已成为目前最有希望实现通用量子计算的候选方案之一。超导量子计算实验点致力于构建一个多比特超导量子计算架构平台，解决超导量子计算规模化量产中遇到的难题。...2016年基于这个芯片实现了对氢分子能量的模拟，表明了其对于量子计算商用化的决心。2017年，Google发布了实现量子计算机对经典计算机的超越——“量子霸权“的发展蓝图。...2018年年初，其设计了72比特的量子芯片，并着手进行制备和测量，这是向实现量子霸权迈出的第一步。...，并迎头赶上，同时，合肥本源量子公司也正在开发6比特高保真度量子芯片，如下图（d）所示。
动机 量子物理认为微观粒子可以同时处于不同的状态（量子叠加），这种有别于经典物理的常识，比如在没有观测之前，人们难以想象一个同时处于死了和活着的猫。...此外，词语与词语之间并不是完全独立的，有人做过一个词汇联想实验，有论文尝试将这种词汇联想可以用量子纠缠来解释 [5]，更有相关的学者尝试用量子力学的数学框架来构建认知模型，比如霍金的导师 Penrose...推崇的量子大脑这类大胆想法（当然也招来大量批评）。...在量子的上下文下，将这一类的簇称之为状态。量子概率是一套基于投影几何的概率理论，可以看做是一个更加 general 的概率理论。...上文对量子概率有了一个简短的描述，为了方便大家接受，丢弃了几乎所有的数学形式化符号，全部同简单的投影几何的语言描述量子概率理论是如何在两维的空间运作。
为了了解如何利用量子数据，有人可能考虑使用量子神经网络对量子态进行监督式分类。正如经典 ML 一样，量子 ML 的主要挑战也在于「噪声数据」的分类。...（2）量子模型估计：在这一步中，研究人员可以使用Cirq创建一个量子神经网络的原型，他们稍后将该模型嵌入到TensorFlow计算图中。...这一过程可以通过经典深度神经网络实现。 （5）代价函数 (cost function) 估计：在得到经典后处理结果之后，研究人员对代价函数进行评估。...Qiskit 机器学习引入了基本的计算构建块 - 例如量子内核和量子神经网络 - 用于不同的应用程序，包括分类和回归。...它还具有QAOA的实现，该实现可通过经典模拟识别模型或直接在量子计算机上运行来转换为量子神经网络。
本文提出一种变分方法，利用变分蒙特卡罗方法和密度矩阵的神经网络，有效模拟了马尔可夫开放量子系统的非平衡稳态。...利用神经网络（右）找到“开放”量子系统的静止稳态（左） 在开放量子系统中，研究人员的目标是找到“稳态”，即不随时间变化的量子态。确定这种状态的形式理论已经存在。...神经网络ansatz对量子系统密度矩阵的图形表示 神经网络的优势在于，它可以用很少的信息来近似模拟波函数或密度矩阵。神经网络就像一个数学“盒子”，将一串数字（矢量或张量）作为输入，并输出另一个字符串。...“这个研究基本上就是将神经网络和机器学习的进步，与量子蒙特卡罗工具结合起来，”Savona说，他说的“量子蒙特卡罗工具”指的是物理学家用来研究复杂量子系统的大型算法工具包。...科学家训练了一个神经网络来同时表示多个量子系统，可以通过其环境的影响投射的许多量子态。
量子系统前言对于一个非物理专业的人而言，量子力学概念晦涩难懂。鉴于此，本文仅介绍量子力学的一些基础概念加之部分数学的相关知识，甚至不涉及薛定谔方程，就足够开始量子计算机的应用。...这是量子的第一个特性。量子化的属性有很多种，但在此优先考虑一种——能量。...量子叠加性是量子的第三个特性。量子理论中，薛定谔的猫的故事是量子叠加性的一个典型示例，故事的未尾告诉我们：猫处于生与死的叠加态。什么是生与死的叠加态？既生又死？...而在量子计算中，各种形式的酉矩阵被称作量子门。...例如Pauli矩阵也是一组酉矩阵 以X门作用在量子态上为例 再如X门作用在任意的量子态上从上述中看出，量子态的演化本质上可以看作是对量子态对应的矩阵做变换，即是做矩阵的乘法。
量子计算机的两个核心概念——量子叠加和量子纠缠，是理解量子计算机如何运作的关键。这两个概念来源于量子力学，是量子计算机区别于传统计算机的基础。...在本文中，我将尝试用简单的语言解释这两个复杂的概念，并分析它们在量子计算中的作用。 量子叠加：一种超越经典逻辑的状态 量子叠加是量子力学的基本特性之一。...在量子计算机中，qubit就像这种特殊的开关，它可以同时处于多种状态，直到被测量的那一刻。 叠加的计算优势 量子叠加使得量子计算机能够同时进行大量计算。...这种能力使量子计算机在执行某些任务时，特别是那些需要同时考虑多种可能性的任务时，比传统计算机快得多。 量子纠缠：神秘的量子联系 量子纠缠是另一个量子力学的核心概念。...结论 量子叠加和量子纠缠是量子计算机的两个基石。这些概念在传统逻辑和经典物理中可能难以完全理解，但它们为处理大数据和进行高复杂度计算提供了前所未有的可能性。
量子计算的发展一、量子信息科学类似经典计算之于宏观物理的关系，量子计算同样也与微观物理有着千丝万缕的联系。在微观物理中，量子力学衍生了量子信息科学。...量子信息科学是以量子力学为基础，把量子系统“状态”所带的物理信息，进行信息编码、计算和传输的全新技术。...在量子信息科学中，量子比特（qubit ）是其信息载体，对应经典信息里的 0 和 1，量子比特两个可能的状态一般表示为|0>和 |1>。...量子信息技术内容广泛，由于它是量子力学与信息 科学形成的一个交叉学科，所以它有很多分支，最主要的两支为量子通信和量子计算。...量子通信主要研究的是量子介质的信息传递功能进行通信的一种技术，而量子计算则主要研究量子计算机和适合于量子计算机的量子算法。
通常对于量子计算机的理解就是，因为量子计算机的存储特征，可以处理很大的数据，而不是像传统计算机那样只是处理1、0二进制数，因此计算效率更高。...，这是量子物理重要的一个特征。...这在量子计算机的制造和算法的研究中，都必须考虑到的问题。 量子密码 因为不可测的特征带来的无法窃听和不可克隆特征，强大的量子计算能力虽然对传统的密码学是一个灾难，但同时也会出现新的、更强大的加密算法。...单量子比特门 如同传统计算机一样，量子计算机也是通过逻辑门的运算来完成实际运算的。...除了在实际的量子计算机上实验，目前也有很多软件提供了量子计算的模拟能力，从而可以尝试自己的算法和实验，达到学习的目的。
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