相关内容
光子量子处理器Xanadu团队：探索量子神经网络
从令人兴奋的新发现到测试挑战，这其中的一切，我们将让你跟进量子技术领域的最新进展。 量子机器学习是xanadu工作的重点之一。 我们的机器学习团队正在加强人工智能和量子技术之间的联系。 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...
好嗨哟~谷歌量子神经网络新进展揭秘
选自 googleblog作者：jarrod mcclean、hartmut neven机器之心编译参与：李亚洲、王淑婷量子计算碰上机器学习，谷歌今日的博客介绍了他们在量子神经网络方面的最新进展。 谷歌人工智能量子团队自成立以来，一直致力于理解量子计算在机器学习中的作用。 现有算法对全局优化的作用表明，量子计算机可能有助于更快地训练...
当神经网络遇上量子计算：谷歌证明量子神经网络可训练图像分类
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...
通往未来人工智能的三条途径：量子计算、神经形态计算和超级计算
美国“数据科学中心”（data science central）网站的编辑总监williamvorhies撰文表示，量子计算、神经形态计算和超级计算可以带来更快、更简单、更廉价、更聪明的人工智能。 人工智能与深度学习存在一个问题—实际上是三个。 时间：训练像卷积神经网络(cnn)或递归神经网络(rnn)这样的深度网络可能需要几周时间...
通往未来人工智能的三条途径：量子计算、神经形态计算和超级计算
美国“数据科学中心”（data science central）网站的编辑总监williamvorhies撰文表示，量子计算、神经形态计算和超级计算可以带来更快、更简单、更廉价、更聪明的人工智能。 人工智能与深度学习存在一个问题—实际上是三个。 时间：训练像卷积神经网络(cnn)或循环神经网络(rnn) 这样的深度网络可能需要几周时间...
当AI遇上量子计算：神经网络量子纠错系统或超越传统纠错策略
人工神经网络是一种模拟相互连接的神经细胞（神经元）行为的计算机程序——在这项研究中，大约有2000人工神经元相互连接。 “我们从计算机科学中获取最新的想法，并将其应用到物理系统，florian marquardt说：“这样，我们可以从快速进步的ai领域获益。 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...
验证量子芯片计算是否正确的方法
研究人员的工作实质上是将量子电路产生的输出量子态追溯到已知的输入状态。 这样做可以揭示在输入端执行了哪些电路操作来产生输出。 这些操作应该总是与研究人员编写的程序相匹配，如果没有相匹配的程序，也可以利用这些信息来确定芯片的问题所在。 研究人员从神经网络中获得灵感，建立了一个新的“量子神经网络”...
【介绍】简单科普：量子机器学习
令大多数人感到意外的是，rigetti computing正被迫进入量子“竞赛”，并与ibm、alphabet和微软等科技巨头进行竞争，而该公司目前仍处于早期融资阶段(b轮融资)，只有不到100名员工。? 量子计算将增强神经网络学习能力“这将是一个非常大的行业。”rigetticomputing的创始人chad rigetti说道。 “世界上的每一个主要...
量子优越性之后，谷歌强势开源量子版TensorFlow！
但是，要构建和训练这样的模型，研究人员必须执行以下操作：1、准备量子数据集，每个量子数据张量都指定为用cirq编写的量子电路，该电路可实时生成量子数据。 2、评估量子神经网络模型，量子模型实质上是对输入的量子数据进行解纠缠，从而留下以经典相关性编码的隐藏信息，从而使其可用于本地测量（ local ...
使用TensorFlow Quantum进行量子机器学习
它是一个用于快速研发量子机器学习模型的开源库。 早先还有如pennylane的其他几个框架，但都没有tfq出色。 tfq作为工具箱出现在这个领域，依旧未被公开。 笔者已经阅读并了解了一些其他框架，但是在对tfq进行研究之后，不可否认tfq是最好的。 一起了解如何使用tfq设计量子神经网络。 如何在参数化量子电路上进行机器...
算法巨大突破！AI神经网络能模拟量子系统了
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。 对于模拟n量子系统的特定任务，神经网络函数可以作为波函数的“猜测”，将n个对象的状态作为输入...
【深度解密】量子机器学习的研究进展
量子神经网络量子神经网络最开始从一个不同的角度来讨论，即量子效应（quantum effects）能不能以及如何在大脑生理的神经网络中起作用。 然而，这个讨论很快转移到一个纯计算的焦点上——量子形式的人工神经网络，这个方法在机器学习中举足轻重。 量子神经网络很多想法自此之后被发表出来。 量子机器学习一个有趣的...
运算更快，耗电更少！中国香港科技大学首创多层全光学人工神经网络
“这种光诱导效应可以通过消耗功率很低的弱激光实现，”研究团队成员杜胜望说，“因为这种效应是基于非线性量子干涉，所以有可能将我们的系统扩展到量子神经网络中，这可以解决经典神经网络难以解决的问题。 为了确认新方法的能力与可行性，研究人员构建了一个双层全连接全光学神经网络，它有16个输入值和2个输出值...
光速执行AI运算，港科大双层「全光学」神经网络不要计算机也能做分类
研究团队的 shengwang du 说：「这种光感应效应可以通过非常小功率的激光器实现，且该效应是基于非线性量子干涉的。 因此这种效应可以将我们的系统扩展到量子神经网络，从而解决经典方法难以解决的问题。 」为了确认新方法的能力与可行性，研究者构建了一个双层全连接全光学神经网络，它的输入单元与输出单元数目分别...
Google重磅发布开源库TFQ，快速建立量子机器学习模型
这个电路可实时生成量子数据， 张量由tensorflow在量子计算机上执行，用来生成量子数据集。 2. 评估一个量子神经网络模型研究人员可以使用cirq建立量子神经网络的原型，然后将其嵌入到tensorflow计算图中。 基于对量子数据结构的了解，可以从几个大类中选择参数化的量子模型。 这个模型的目标是执行量子处理，用来...
量子计算+人工智能——这才是未来科技的最大热门！
编译 | ai科技大本营参与 | shawn编辑 | 明明90年代初，当卫奇塔州立大学(wichita state university)的物理学教授elizabethbehrman开始结合量子物理学和人工智能（主要是当时备受争议的神经网络技术）时，大多数人认为这两门学科就像油和水一样，根本没办法结合。 “当时我连发表论文都很困难。神经网络学术期刊问我...
【科技】当AI拥有了量子计算机的“大脑”，你怕不怕？
比如google的automl这样的自我复制的ai，在理论上可以随着硬件的进步而扩展。 而rigetti所做的工作可能不是automl的量子等价物，但如果我们将要有一个100或1000个量子位系统运行一个量子神经网络，那它将建立在rigetti的聚类算法。 当matrix变成现实时，它可能会运行在量子机器学习算法上...
业界 | 优图、音视频实验室之后，腾讯SNG量子实验室也浮出水面
为什么像 ibm 和英特尔这样很传统的大公司只有 10 数位、20 位的量子计算机，但是一个相对年轻的公司却可以做到 2000 多位。 还有一些比 d-wave 更年轻的公司，比如初创公司 qci 最近刚刚融了 a 轮，$18m，1qbit 刚刚融了 b 轮，$45m。 此外，甲骨文宣布自己要做量子神经网络。 而在中国，一个 $10b 的国家实验室即将...
专访 | 张胜誉转身业界，希望找到符合腾讯特点的量子研究发展模式
同时，正如谷歌量子人工智能实验室的初衷之一——将机器学习与量子计算机进行整合，不少着眼量子机器学习的企业级量子研究室对这一研究方向表示看好，计划打造量子神经网络，或量子化的机器学习算法，用来缩短训练现有经典神经网络所需的时间，甚至开发新型的机器学习算法。 量子物理与机器学习的结合给突破经典机器...
国内首个支持量子机器学习，520的「飞桨」再次全新升级！
3量桨，国内首个量子机器学习开发工具百度研究院量子计算研究所所长段润尧发布了国内首个（也是唯一一个，同时也是全球第二个）量子机器学习开发工具——量桨（paddle quantum），将峰会拉入高潮。 简单来说，paddle quantum 是一个基于百度开源框架paddlepaddle的机器学习开发工具，支持量子神经网络的搭建与训练...
