【摘 要】
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近年来,很多基于生成模型的机器学习算法,如生成对抗网络、玻尔兹曼机、自编码器等,在数据生成、概率模拟等方面有广泛的应用.另一方面,融合量子计算和经典机器学习的量子机器学习算法也不断被提出.特别地,量子生成模型作为量子机器学习的分支,目前已有很多进展.量子生成算法是一类量子-经典混合算法,算法中引入参数量子线路,通过执行参数线路得到损失函数及其梯度,然后通过经典的优化算法来优化求解,从而完成对应的生成任务.与经典生成模型相比,量子生成模型通过参数线路将数据流映射到高维希尔伯特空间,在高维空间中学习数据的特征
【机 构】
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中国科学技术大学,合肥综合性国家科学中心人工智能研究院,合肥本源量子计算科技有限责任公司
【基金项目】
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国家重点研究发展计划(批准号:2016YFA0301700),国家自然科学基金(批准号:11625419),中国科学院战略重点研究计划(批准号:XDB24030600),安徽省量子信息技术倡议(批准号:AHY080000)资助的课题.
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近年来,很多基于生成模型的机器学习算法,如生成对抗网络、玻尔兹曼机、自编码器等,在数据生成、概率模拟等方面有广泛的应用.另一方面,融合量子计算和经典机器学习的量子机器学习算法也不断被提出.特别地,量子生成模型作为量子机器学习的分支,目前已有很多进展.量子生成算法是一类量子-经典混合算法,算法中引入参数量子线路,通过执行参数线路得到损失函数及其梯度,然后通过经典的优化算法来优化求解,从而完成对应的生成任务.与经典生成模型相比,量子生成模型通过参数线路将数据流映射到高维希尔伯特空间,在高维空间中学习数据的特征
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