【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！熟话说，“遇事不决 量子力学！”。当两股科技顶流——量子计算 + 人工智能 相遇，会产生怎么样的火花呢？
量子计算和机器学习都是当前最炙手可热的研究领域。在量子计算方面，理论和硬件的一个个突破性进展让人们看到大规模通用量子计算机的脚步越来越近。在机器学习方面，具备机器学习能力的人工智能在某些方面的能力远超人类。
量子机器学习是将量子计算的优势与机器学习相结合的前沿领域。它借助量子计算的并行性和叠加态，旨在提高机器学习算法的效率和性能。本文将深入探讨面向未来的量子机器学习，结合实例项目详细介绍部署过程，并讨论该领域的发展前景。
神经网络是当下计算应用中发展最快，使用最广的机器学习算法。然而，由于传统的神经网络只能使用单个网络来存储许多算法模式，随着应用不断复杂化导致网络结构不断扩大，存储性能瓶颈已逐渐凸显。
---- 新智元报道 作者：姜炜文 编辑：好困 【新智元导读】近日，华裔教授姜炜文再获量子计算革命性突破，在QuantumWeek上开源了首个量子神经网络设计栈，加速了神经网络在量子计算机上的发展。 神经网络是当下计算应用中发展最快，使用最广的机器学习算法。然而，随着应用不断复杂化导致网络结构不断扩大，存储性能瓶颈已逐渐凸显。 在传统计算平台上，N个数字比特只能表示1个N位数据，然而在量子计算中，M个量子比特却同时能表示2^M个数据，并能同时操作这些数据。 量子计算机如此强大的存储与计算能力，使其
原文链接: https://arxiv.org/pdf/2006.14815.pdf
零和 1；零零碎碎；阴与阳。最重要的开关，有的开，有的关。我们都已经习惯了使用现代计算机。每年，像英特尔、AMD、ARM 以及英伟达这样的行业巨头都会发布各自的下一代顶级硅芯片，彼此之间竞争角逐，不断挑战传统计算机的极限。
当前正处于量子计算发展的爆发期，量子计算机硬件、软件都在快速迭代升级，全球的量子计算机开发也越来越活跃。本文将延续上篇文章，为大家介绍国内外大厂量子开源软件的发展和应用。
机器学习（Machine Learning）是计算机科学与人工智能的重要分支领域，也是大数据时代的一个重要技术。机器学习的基本思路是模仿人类的学习行为过程，该技术主要采用的算法包括聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习等。总体而言，机器学习是让计算机在大量数据中寻找数据规律，并根据数据规律对未知或主要数据趋势进行最终预测。在机器学习中，机器学习的效率在很大程度上取决于它所提供的数据集，数据集的大小和丰富程度也决定了最终预测的结果质量。目前在算力方面，量子计算能超越传统二进制的编码系统，利用量子的纠缠与叠加特性拓展其对大量数据的运算处理能力，从而能得出更准确的模型参数以解决一些或工业或网络的现实问题。
通过兰德公司的这份报告，我们知道美国和中国目前在量子技术领域的竞争越来越激烈，并且在三个主要的应用领域中都有自己的研究成果和产品。探讨完中美两个国家的量子技术在宏观层面的区别后，接下来，我们将通过展示几个中美企业的具体产品和开源代码，来对比它们在产品技术层面上的不同。让我们分别看看它们产品的区别。
AI 科技评论按：「量子优势」这个概念是科技公司大多公开表达或半公开支持一种说法，即量子计算机的计算性能超越史上最强的经典计算机。在通往「量子优势」这条道路上，IBM 可谓是一位超级积极分子。日前，IBM 发布博文介绍了其在《自然》上发表的一篇名为《使用量子强化特征空间的监督学习》的论文所提出的一种量子算法，称该算法有望在不远的将来让量子计算机实现机器学习。 AI 科技评论编译如下。
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机器学习中的现有模型，因此谷歌正在构建实验型的量子计算机来调查复杂的量子系统是如何进行这些计算的。虽然这项研究可能很有价值，但还无法证明量子计算机能够提供一种方式来了解物理系统中的复杂模式，这一点传统的计算机任何时候都无法做到。
QuTrunk 是启科量子开发和已经开源的一款量子编程框架软件产品，关于QuTrunk的详细介绍，用户可以访问启科的开发者社区站点详细了解，也可以进入github上此项目下进行查询。
德国马克斯·普朗克光学研究所所长弗洛里安·马夸特（Florian Marquardt）及其团队在物理期刊physical review X上发表论文《增强学习神经网络在量子反馈中的应用》，提出了一种基于人工智能算法的量子误差校正系统。
2018年9月27日，德国马克斯·普朗克光学研究所所长弗洛里安·马夸特（Florian Marquardt）及其团队在物理期刊physical review X上发表论文《增强学习神经网络在量子反馈中的应用》，该论文提出了一种基于人工智能算法的量子误差校正系统。
谷歌人工智能量子（Google AI Quantum）团队最近发表了两篇论文，介绍了他们在理解量子计算机学习任务方面取得的新进展。
随着科技的不断进步，嵌入式系统在各个领域中得到广泛应用，从智能家居到工业控制系统。然而，随之而来的是对通信安全性的日益增强的需求。传统的加密方法在量子计算机的崛起面前变得脆弱，因此，嵌入式系统中的量子通信安全性成为研究的热点。本文将探讨在嵌入式系统中保护通信数据的新方法，特别是关注量子通信的应用。
量子计算机可以解决传统计算机无法完成的复杂任务。然而，量子态（quantum states）对来自外界的持续干扰极其敏感。研究人员希望使用基于量子纠错（quantum error correction）的主动保护来解决这个问题。
量子计算机可以解决超出传统计算机功能的复杂任务。然而，量子态对来自其环境的恒定干扰极其敏感。计划是使用基于量子误差校正的主动保护来解决这个问题。马克斯普朗克光学研究所所长Florian Marquardt及其团队现在提出了一种能够通过AI进行学习的量子纠错系统。
变分混合量子—经典算法是近期在量子计算机上有希望实现的一种候选算法。在这些算法中，量子计算机评估一个门序列所耗费的成本与经典的成本评估相比较低，速度上也会更快一些。通过量子计算机评估的门序列信息，最终也可用于经典计算机调整门序列的参数。
量子计算机上的机器学习，也就是量子神经网络（QNN），有许多传统神经网络望尘莫及的潜力，比如量子数据分析。
量子物理作为物理学中的前沿领域之一，涉及到微观世界中微小粒子的行为和相互作用。近年来，机器学习在量子物理研究中展现出强大的潜力，为解决复杂的问题和优化量子系统提供了新的思路。本文将深入探讨机器学习在量子物理中的应用，结合一个实例项目详细介绍其部署过程，并探讨这一领域的发展方向。
随着量子计算技术的发展，越来越多的量子编程语言涌现出来。其中，Qiskit、Q#和Cirq是当前最受欢迎的三种量子编程语言。本文将对它们的优缺点进行比较，并探讨它们的适用场景。
经典计算机中可以利用比特位和逻辑门进行二进制运算，在物理硬件方面，二进制运算主要通过半导体的特殊电性质实现。在量子计算机中，主要利用量子的纠缠和叠加特性通过量子比特位和量子逻辑门来实现运算。量子计算对算力的加速优势也在量子计算机不断发展中得到证实。但关于量子计算机与经典计算机的存在性问题，并非取而代之这么简单。目前，在物理硬件设备基础和量子技术的发展方面，依然无法制造出可以超越经典计算的通用量子计算机。
神经网络已知最好的应用是在人工智能领域——视觉、语音和游戏，但它们在科学和工程领域也有严肃的应用。谷歌的 DeepMind 已经训练出了一个能求解薛定谔方程的神经网络。
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。
量子编程公开课现在越来越多了，之前博文（从2050回顾2020，职业规划与技术路径）提及一句：
李林 发自 学院路 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 正所谓古有仓颉，今有神经网络。 最近，谷歌大脑研究员David Ha做了个让神经网络和你一起写“汉字”的网页版Demo。你在页面上写几笔，神
随着量子计算机的出现给计算机领域带来了许多突破性进展。在量子计算机上运行的卷积神经网络也因其比经典计算机更好地分析量子数据的潜力而引起诸多关注。量子神经网络（QNN）被认为是最有前途的架构之一，其应用包括物理模拟、优化等。
纠缠态 (entangledstate) 是量子力学预言的一种叠加态，最早是为了批判量子力学所蕴含的哲学思想，而由爱因斯坦等三名科学家于 1935 年首先提出的概念。它起初被称为 EPR 佯谬，后来薛定谔首先提出了「纠缠」的术语。
深度神经网络(DNNs)，即具有几个隐藏层的神经网络，由于它们在从分子设计[1]和社会经济预测[2]到机器翻译[3]和近似偏微分算子[4]的各种学习任务中的成功而变得流行。然而，我们对这项技术的基本理解却远远落后。DNNs在很大程度上被认为是“黑箱”系统，
AI 框架是 AI 算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是现阶段 AI 算法开发的必备工具。
近日，Google 与滑铁卢大学、大众汽车等联合发布 TensorFlow Quantum（TFQ），一个可快速建立量子机器学习模型原型的开源库。TFQ提供了必要的工具，将量子计算和机器学习技术结合起来，以控制并建模自然或人工的量子计算系统。
美国“数据科学中心”（Data Science Central）网站的编辑总监William Vorhies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)[A1] 这样的深度网络可能需要几周时间。这还不包括深度网络在达到所需的性能阈值之前定义问题以及深度网络编程过程中的不断成功与失败所耗费的数周甚至数月的时间。 成本：让数百个图形处理器(GPU)连续进行数周
美国“数据科学中心”（Data Science Central）网站的编辑总监William Vorhies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。
DeepMind发表了一项新研究，展示了深度学习如何帮助解决现实系统中的量子力学基本方程问题，相关论文发表在物理学期刊《Physical Review Research》，代码也已经开源。
偏微分方程的用处和复杂性相伴而生，例如，想要观察空气在飞机机翼附近的流动二维透视图，建模人员想知道流体在空间中任何一点（也称为流场）以及在不同时间的速度和压力的话，就需要用到偏微分方程。考虑到能量、质量和动量守恒定律，特定的偏微分方程，即Navier-Stokes方程可以对这种流体流动进行建模。
天文学家花了几个世纪才弄明白的规律，如果从头交给机器学习算法去领悟，能重现被发现吗？
选自datasciencecentral 作者：William Vorhies 机器之心编译 参与：黄小天、蒋思源 有三种技术，可以带来更快、更简单、更廉价、更聪明的人工智能。今天，高性能计算，
一个普遍的误解是，量子计算机尚未准备好进行市场应用，并且该技术还需要很多年才能使用。在本文中，我们将介绍对量子计算机进行编程的一些基本原理， 并消除这种误解。我们将研究免费的开源软件：IBM研发的QISKit ，以及量子机器学习软件 PennyLane 。我们还将介绍如何在IBM的云端量子计算机上运行程序。在后续文章中，我们将讨论一些应用到机器学习中的程序，这些应用程序可供有好奇心的人使用。
当前，人们普遍认为量子计算机尚未做好实际应用的准备，且实现实用化仍需时日。本文将首先介绍量子计算机编程的一些基本原理，并解开误解。然后介绍一些免费的开源软件，如IBM的QISKit以及量子机器学习软件PennyLane。本文还将解释如何在IBM云的量子计算机上运行程序。在后续文章中，还将会讨论机器学习中的一些应用程序，这些应用程序可供任何人或感兴趣的人使用。
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。 那么机器学习中的神经网络是如何实现
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论文 1：Parameterized quantum circuits as machine learning models
2015年11月11日，互联网产业资讯网站(VenTureBeat)发文指出量子计算机并不适合深度学习。在过去的几年中，谷歌公司一直在努力改善其人工智能服务，谷歌恰好有自己的量子计算机，其能够以更快的速度执行特定的计算。因此谷歌会尝试在量子计算机上运行人工智能任务的看法是很合理的。创业公司D-wave为谷歌提供了量子计算机，位于美国宇航局艾姆斯研究中心，紧邻谷歌总部。 谷歌一直热衷于提升其人工智能——深度学习的能力。深度学习涉及使用大量数据训练人工神经网络，然后从新数据推断结论。然而11月在谷歌总部组织的一
原文地址：http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循
即使是在日常生活中，大自然也受到量子物理定律的支配。这些定律解释了生活中的常见现象，如光、声、热，甚至是台球桌上球的运动轨迹。这些日常都是符合大众视觉和想象的，我们都已经习以为常。但是当涉及到大量相互作用的粒子时，量子物理定律所解释的现象，大部分和我们的直觉相违背。
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