量子生成模型

摘要：

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,从而在一些特定问题上超越经典生成模型.在中等规模含噪声的量子体系下,量子生成模型是一类有潜力实现量子优势的量子机器学习算法.

关键词：量子机器学习、量子生成模型、量子优势

所属期刊栏目：70

分类号：TP181;TP391;TN911.7

资助基金：国家重点基础研究发展计划（973计划）;国家自然科学基金;中国科学院战略性先导科技专项;安徽省量子信息技术倡议;资助的课题

在线出版日期：2021-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：32-40