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。 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。我们首先使用量子的相干性，即一个系统可以同时存在多种状态组合 – 我们称之为相干叠加。 例如，下图展示了我们可以在2个量子位中存储4个神经元的任何配置！ ? 通过使用这种方法在量子位中嵌入神经元，并访问更大的存储容量，我们可以解锁大量量子算法，这可以帮助我们加速处理网络。 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）。 我们认为，Hopfield网络可以通过求逆包含所有神经元之间权重信息的矩阵，而在单个步骤中运行。然后，利用上面讨论的量子位嵌入方法，我们可以李勇著名的量子HHL算法来处理Hopfield网络。
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。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
作者 | Sashwat Anagolum 编译 | 张大倩、陈彩娴 本文将教你搭建简单的二分类量子神经网络，并在经典计算机上运行，该项目已经开源。 构建量子神经网络与传统的方式并不完全相同——它没有使用带权重和偏置的神经元，而是将输入数据编码为一系列量子比特，应用一系列量子门，并改变门的参数，使损失函数最小化。 接下来，我们首先会介绍传统神经网络的工作原理，如果你对此已经很熟悉，可以直接跳到第3节阅读如何搭建量子神经网络。 1 权重、偏差和构建模块 几乎人人都知道神经网络。 3 量子神经网络工作原理 首先，我们向网络提供一些数据x，这些数据x通过特征图传递——通过特征图，我们可以将输入的数据转换成某种形式，从而构建输入量子态： ? 我们找到了一种在量子计算机上解析计算梯度的方法——现在剩下的就是建立我们的量子神经网络了。 5 建立量子神经网络 我们导入所有模块: ? 看看我们的数据，这是一版删除了一个类的IRIS数据集： ?
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。 在传统的神经网络中，神经元权重良好的、无偏见的初始猜测通常与随机性无关，但是在某些情况下也存在一些困难。 量子计算恰恰能解决这方面的问题。 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。
那么，量子神经网络能让人类获得永生吗？ 这项工作对于弥合量子物理学和经典物理学之间的鸿沟大有帮助。如果扩大规模，最终将完全滑出经典物理学的范围。 如果这些鼓组件只是用来输出干扰的微小神经网络，那么我们可以想象它们一路扩展到数十亿个鼓。 ? 人类的大脑被认为是一个有机的神经网络，它的功能很像人工智能开发者用来模仿艺术品或制作DeepFake的神经网络。 当然，我们的大脑要复杂得多。 但是，如果我们能够想象使一个星球或者一个神经网络产生纠缠，那么为什么不能把我们的大脑与彼此的大脑或人工神经网络相互纠缠呢？ 如果你可以通过多个网络「分享」你的意识又会怎么样？ 在2014年一篇讨论量子神经网络(QNNs)的论文中，作者表示： 尽管与潜在的「大脑量子性」讨论非常接近，但量子神经网络（QNN)并不打算用量子力学来解释我们的大脑功能。
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。 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。 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 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。
感知器作为初代神经网络，具有简单、计算量小等优点，但只能解决线性问题。 BP神经网络在感知器的基础上，增加了隐藏层，通过任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了异或等感知器不能解决的问题，并且BP神经网络也是CNN等复杂神经网络等思想根源。 1 基本概念 BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。 2 BP神经网络结构 BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（分别是输入样本的变量个数和输出标签个数），但隐藏层的节点个数不固定。 以具有单隐藏层的BP神经网络为例，其网络结构如下图： ? 3 BP神经网络原理公式 以单隐藏层的BP神经网络为例，各阶段原理公式如下： 前向传播。
上次说了梯度下降用于简单的线性回归问题，这次将梯度下降用于较复杂一点的神经网络结构。 网络模型比较简单，分为三层，分别为输入层、隐藏层、输出层，每层节点数可以自己定义 每个神经元将输入信号加权求和，激活函数采用sigmoid函数 init函数初始化网络相关参数，包括随机初始化两个链接权重矩阵 self.activation_function(final_inputs) return final_outputs 这里的输入和输出只给一组数据作为训练样本，主要来说明神经网络训练的效果 n = neuralNetwork(3, 3, 3, 0.02) n.train([1.0, 0.5, 0.8],[0.2, 0.9, 0.5], 4000) 每1000次打印输出，可以看到网络的输出渐渐接近于我们给定的目标输出值
深度学习的网络往往比较深，要占用大量的存储空间与计算资源，因此为了使其能用于小型设备之中，需要对模型进行压缩。这个演讲则围绕着对激活层（activation）参数的量化进行。 Chai从过去的研究开始，讲述了量化参数的难度，过去多年的研究研究出的量化方法存在不是量化误差极大，就是量化效果不好的问题。 而Batch Norm的发现，提升了网络训练收敛的速度，也无意中改变了参数的结构，使得参数分布更为集中，降低参数数据占据的位深，使得数据得到归一化，从而使得参数更加容易被量化，并且给出了大量的数据分析。 随后，Chai从多年的LMS（learning management system）的研究成果进行总结分析，讲述Batch Norm层的出现为LMS带来了改变，归一化的数据帮助网络更好地收敛，同时BN的引入也降低了网络对小噪声 （也包括量化噪声）的敏感程度。
深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。 目前工业级和学术界设计轻量化神经网络模型主要有4个方向：(1)人工设计轻量化神经网络模型、(2)基于神经网络架构搜索（Neural Architecture Search,NAS）的自动化设计神经网络； 2人工设计神经网络 MobileNet V1&V2,ShuffleNet V1&V2有一个共同的特点，其神经网络架构都是由基本Block单元堆叠，所以本章节首先分析基本Block架构的异同点，再分析整个神经网络的优缺点 3 NAS与神经网络架构搜索 卷积神经网络（CNN）已被广泛用于图像分类、人脸识别、目标检测和其他领域。 NAS设计的网络与传统手工设计神经网络异同，以及NAS的发展方向。
导言 深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。 目前工业级和学术界设计轻量化神经网络模型主要有4个方向： (1)人工设计轻量化神经网络模型； (2)基于神经网络架构搜索（Neural Architecture Search,NAS）的自动化设计神经网络 2、人工设计神经网络 MobileNet V1&V2,ShuffleNet V1&V2有一个共同的特点，其神经网络架构都是由基本Block单元堆叠，所以本章节首先分析基本Block架构的异同点，再分析整个神经网络的优缺点 图17 卷积运算汇总参考图 3、NAS与神经网络架构搜索 卷积神经网络（CNN）已被广泛用于图像分类、人脸识别、目标检测和其他领域。 NAS设计的网络与传统手工设计神经网络异同，以及NAS的发展方向。
MobileNet是Google提出的一种使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)构建的、更加适合移动端和嵌入式应用的轻量级神经网络。 该网络在Object Detection、Finegrain Classification、Face Attributes和Large Scale Geo-Localization等领域都有广泛的应用。 与Resnet类似，经过几个版本的迭代，MobileNet已经成为神经网络领域的基础设施。 具体的原理如下： image.png Standard Convolution计算代价 image.png 举个栗子 image.png Depthwise Convolution的计算代价 MobileNet网络结构 MobileNet单层Layer的结构如下图右侧图所示,共有28层(不计最后的Fully Connect Layer和SoftMax Layer)。
下面是keras官方的卷积神经网络在github上的例子。 和原版的唯一区别是：mnist的数据因为在国外（由于访问外国网站的原因，报错Exception: URL fetch failure on https://s3.amazonaws.com/img-datasets data, split between train and test sets #(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() #把原版的网上的数据下载到本地
为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示： ? 同时可以看到，以上神经网络的例子中有3个输入单元（偏置单元不计在内），3个隐藏单元及一个输出单元。 将参数矩阵化，使用矩阵－向量运算方式，我们就可以利用线性代数的优势对神经网络进行快速求解。 最常见的一个例子是nl 层的神经网络，第1 层是输入层，第nl 层是输出层，中间的每个层l 与层l+1 紧密相联。 这是一个前馈神经网络的例子，因为这种联接图没有闭环或回路。 神经网络也可以有多个输出单元。比如，下面的神经网络有两层隐藏层： L2及L3 ，输出层L4有两个输出单元。 ?
神经网络例程下载： 神经网络.zip 介绍 如今，科学家正在努力探索人脑的奥秘，他们试图通过模仿人脑，来找到大数据的解决方案。 “感知器”如何充当人工神经元？——前向神经网络 3. 什么是神经网络的权重？ 4. 生物体内的神经元权重是多少？ 5. 神经网络中激励函数起什么作用？ 6. 生物体内什么东西起到了神经元激励函数的功能？ 7. 反向传播如何工作？ 8. 反向传播神经网络的确切的数学逻辑是什么？ 9. 如何实现反向传播神经网络？ 1.人脑是如何工作的？ 可见，权重是将节点彼此连接起来的一种工具，也是训练神经网络减少错误的一个因素。通过多次测量反向传播、前向传播并进行权重校准，可以获得新的权重和准确的输出值，从而降低误差。 神经网络的最大优缺点是： 归一化的数据集和选择最优解可以使我们在海量的训练数据中得到更精确的输出； 系统性能和准确度取决于权重，如果你的权重在合适的区间中，那就可以得到性能和准确性的提高； 相比其他的方式
Udacity Machine Learning Neural Networks ---- 什么是 Neural Networks？ ? Perceptio...
搭建基本模块——神经元 在说神经网络之前，我们讨论一下神经元（Neurons），它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入，然后执行某些数学运算后，再产生一个输出。比如一个2输入神经元的例子： ? 搭建神经网络 神经网络就是把一堆神经元连接在一起，下面是一个神经网络的简单举例： ? 这个网络有2个输入、一个包含2个神经元的隐藏层（h_1和h_2）、包含1个神经元的输出层o_1。 一个例子：前馈（Feedforward） 我们假设上面的网络里所有神经元都具有相同的权重w=[0,1]和偏置b=0，激活函数都是sigmoid，设h_1，h_2，o_1表示它们所代表神经元的输出。 神经网络可以具有任意数量的层，这些层中具有任意数量的神经元。基本思想保持不变：给神经网络提供输入(input)通，然后从神经网络里面得到输出(output)。 4.训练一个神经网络（第二部分） 我们现在有一个明确的目标：尽量减少神经网络的损失。我们知道我们可以改变网络的权重和偏差以影响其预测，但我们如何以减少损失呢？ 本节使用了一些多变量微积分。
交流、咨询，有疑问欢迎添加QQ 2125364717，一起交流、一起发现问题、一起进步啊，哈哈哈哈哈 神经网络中的参数是神经网络实现分类或回归问题中重要的部分。 在tensorflow中，变量(tf.Variable)的作用就是保存和更新神经网络中的参数。和其他编程语言类似，tensorflow中的变量也需要指定初始值。 因为在神经网络中，给参数赋予随机初始值最为常见，所以一般也使用随机数给tensorflow中的变量初始化。 在tensorflow中，一个变量的值在被使用之前，这个变量的初始化过程需要被明确地调用。以下样例介绍了如何通过变量实现神经网络的参数并实现前向传播过程。 从这段代码可以看出，当声明了变量w1、w2之后，可以通过w1和w2来定义神经网络的前向传播过程并得到中间结果a和最后答案y。
image.png 在2010年中期神经网络兴起之前，支持向量机在高维预测问题中的应用比如文本分类和语音识别。 设备互联网的出现使得大量的数据收集成为可能，为神经网络提供了急需的训练数据。 image.png 2.每层隐藏层的隐藏层数和神经元数：单层神经网络可以给出较为合理的结果，但将它们堆叠在一起可以提高网络的学习能力。用于人脸检测的多层神经网络将胜过单层神经网络。 6.更快的优化器：优化器计算反向传播信号，这有助于网络调整所有层的神经元权重。优化器的性能和速度对网络的训练速度有直接影响。鲍里斯·波利亚克于1964年进行的动量优化是所有优化者的先驱。 让我们看一下从2000年开始的神经网络与支持向量机的已发表文章趋势。神经网络的文章量有很大的提升，并且在过去七年的积极研究中超过了SVM。我希望机器学习算法之间的混战会带来更好和更智能的产品。
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