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2020-03-20 22:56:13  阅读 010378 次 评论 0 条

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谷歌正在其民圆AI专客颁布发表推出TensorFlow Quantum(TFQ),那是一个开源的量子机械进修库,可将量子计较取机械进修连系正在一路,锻炼量子模子。谷歌暗示,这类量子机械进修模子可以处置量子数据,并可以正在量子计较机上施行。

按照谷歌AI专客的引见,TFQ许可研讨职员正在单个计较图中将量子数据散、量子模子战典范掌握参数机关为张量。TensorFlow Ops会得到招致典范几率事务的量子丈量成果,然后可使用尺度 Keras功用停止培训。

取典范机械进修一样,量子机械进修的枢纽应战是对“噪声数据”停止分类。要构建战锻炼如许的模子,大抵操纵步调以下:

筹办量子数据散 -量子数据做为张量(数字的多维数组)减载。每一个量子数据张量皆指定为用Cirq编写的量子电路,该电路可及时天生量子数据。张量由TensorFlow正在量子计较机上施行以天生量子数据散。

评价量子神经收集模子 -研讨职员可使用Cirq对量子神经收集停止本型设想,然后将其嵌进TensorFlow计较图中。量子模子本色上是对输出的量子数据停止解胶葛,从而使躲藏疑息以典范的相干性编码,从而使其可用于当地丈量战典范的后处置。

样本或均匀值 -量子态的丈量从典范随机变量中以样本情势提与典范疑息。去自该随机变量的值的散布凡是与决于量子态自己和所测得的可观察值。

评价典范神经收集模子 -提与典范疑息后,其格局合用于进一步的典范后处置。

评价本钱函数 -按照典范后处置的成果,评价本钱函数。

评价梯度战更新参数 -评价本钱函数后,应沿预期可低落本钱的标的目的更新管讲中的自在参数。

TensorFlow Quantum的枢纽特性是具有可以同时锻炼战施行很多量子电路的才能。今朝,TensorFlow Quantum次要里背正在典范量子电路模仿器上施行量子电路。谷歌的希冀是,未来TFQ可以正在Cirq 撑持的现实量子处置器上施行量子电路。

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