如何利用现有的技术优势最大程度的实现和优化人工智能领域的计算任务成为学者和科技企业的一个研究焦点。下文将以Tensorflow Quantum为示例，演示三种不同模型对量子数据的分类。...所需TFQ功能：a.混合量子-经典网络模型 b.量子线路模拟器 c.基于量子期望的反向传播算法 d.快速经典梯度优化算法 实现： 量子机器学习的pipeline的第一步是量子数据准备。...该想法可在Tensorflow Quantum中实现，具体代码可以对之前的模型进行简单修改，如下： # Build multi - readout quantum layer readouts...这种过滤器架构可以在Tensorflow Quantum中实现，代码示例如下： # Build 3 quantum filters QCNN_1 = tfq . layers ....结尾 TensorFlow Quantum 集成了开源量子计算框架Cirq和机器学习框架 TensorFlow, 提供了与现有的TensorFlow API 兼容的量子计算原语和高性能模拟器，为量子经典机器学习的判别和生成模型的设计实现提供了高层次的抽象
介绍 2020年3月9日，谷歌人工智能确认了TensorFlow Quantum (TFQ)的可用性，它是一个用于快速研发量子机器学习模型的开源库。...为支持梯度下降，向TensorFlow反向传播机制公开量子操作的导数，通过 tfq.differentiators.Differentiatorinterface 混合量子-经典反向传播，量子和经典模型参数都可以针对量子数据进行优化...pip install tensorflow-quantum import cirq import numpy as np import qutip import random import sympy...import tensorflow as tf import tensorflow_quantum as tfq #Quantum Dataset def generate_dataset(qubit...qubit)) q_data_input = tf.keras.Input( shape=(), dtype=tf.dtypes.string) expectation = tfq.layers.PQC
变分量子算法就是用一个经典优化器（classical optimizer）来训练一个含参量子线路（quantum circuit）。它有些像是机器学习在量子计算中的自然类比。...__init__() self.pqc = pqc def construct(self, x): return -self.pqc(x) pqc =...Quantum 产品介绍 TensorFlow Quantum（TFQ）是谷歌推出的用于快速建立量子机器学习模型原型的开源库，是一个用于混合量子经典机器学习的 Python 框架。...使用示例 （1） 在anaconda中创建新的环境 1. conda create --name tensorflowq python=3.7 （2） 安装tensorflow和tensorflow-quantum...包 1. conda activate tensorflowq 2. pip install tensorflow==2.2.0 3. pip install tensorflow-quantum
MindSpore Quantum与TensorFlow Quantum均有采用参数化的量子线路（Parameterized Quantum Circuits, PQCs）方法实现量子机器学习。...因此本文将借鉴现有的量子机器学习软件MindSpore Quantum、TensorFlow等思路，在普通深度学习模型的基础上加入PQC，使用启科量子编程框架构建混合-经典机器学习模型。...1.3 混合量子-经典机器学习 参数化量子线路（Parameterized Quantum Circuit, PQC）即由含参数的量子逻辑门组合而成的量子线路。...那么本文的主要内容——参数化量子线路（Parameterized Quantum Circuit, PQC），即使用这些含参数的量子逻辑门构建一个量子线路。...通过训练PQC模型可以解决许多现实问题。
“ TensorFlow Quantum是个可以让开发者建立，可在古典量子电路模拟器上执行的量子机器学习模型。” ?...Google、滑铁卢大学、X（公司）和福斯集团合作，共同释出量子机器学习的开源函数库TensorFlow Quantum（TFQ），这是一个TensorFlow的扩充，让开发人员可以利用量子电脑建构机器学习模型...TFQ底层整合TensorFlow和杂讯中等规模量子（Noisy Intermediate Scale Quantum，NISQ）演算法框架Cirq，并且透过现有和TensorFlow API相容的量子运算原语...TFQ的关键功能，是可以同时训练和执行许多量子电路，Google解释，这是因为TensorFlow能够在电脑丛集中平行化运算，并且能够在多核心电脑上模拟相对较大的量子电路，进而实现这个关键功能。
2.量子近似优化算法及其应用 TensorFlow Quantum (TFQ) 专为解决 NISQ 时代的量子机器学习问题而设计。...它将量子计算基元（如构建量子电路）引入 TensorFlow 生态系统。使用 TensorFlow 构建的模型和运算使用这些基元来创建功能强大的量子经典混合系统。...下文将以Tensorflow Quantum为示例，演示量子近似优化算法QAOA实现步骤。 2.1典型问题——最大割问题 最大割问题即Max-Cut问题，也属于一个组合优化问题。...然后我们可以使用QAOA线路和TFQ PQC层中的成本构造一个tf.keras模型，并使用单个实例样本训练QAOA的变分参数。...input_ = [ hadamard_circuit ] input_ = tfq.convert_ to_tensor( input_ ) optimum = [0] 可以使用QAOA线路和TFQ PQC
机器之心报道 机器之心编辑部 继官宣「量子优越性」之后，昨日，谷歌发布了在量子计算领域的又一重要研究：TensorFlow Quantum，这是一个用于训练量子 ML 模型的框架。 ?...今天，谷歌宣布与滑铁卢大学、大众汽车公司联合推出 TensorFlow Quantum (以下简称 TFQ)，这是一个可快速搭建量子 ML 模型的开源库。...既然这次谷歌推出的是一个量子版 TensorFlow，机器学习领域的从业者不免疑惑：这个库和我们有什么关系？它能帮我们更加有效地优化机器学习模型吗？ ?.../r/MachineLearning/comments/ffu9z4/n_tensorflow_quantum_is_published/ https://venturebeat.com/2020/03.../09/google-launches-tensorflow-quantum-a-machine-learning-framework-for-training-quantum-models/ 本文为机器之心报道
TensorFlow Quantum TensorFlow Quantum (TFQ) 是一个量子机器学习库，可用于快速设计量子-经典机器学习混合模型的原型。...TensorFlow Quantum 侧重于量子数据和构建量子-经典混合模型。.../scripts/test_all.sh 运行示例 我们以二进制分类为例，看看 TensorFlow Quantum 是如何完成相关操作的。...PQC ( q_model , cirq .Z( qubit )) expectation_output = expectation ( q_data_input ) 旋转门的目的是为了使输入的量子数据叠加效应最小化...参考链接： TensorFlow Quantum https://pytorch.apachecn.org 量桨-Paddle Quantum (baidu.com) MindSpore PyTorch
最近，谷歌开源TensorFlow Quantum框架，用于构建量子机器学习模型。 TensorFlow Quantum的核心思想是将量子算法和机器学习程序都交织在TensorFlow编程模型中。...在TensorFlow Quantum的上下文中，可以将QML定义为两个主要组件： a）量子数据集 b）混合量子模型 量子数据集 量子数据是在自然或人工量子系统中出现的任何数据源。...TensorFlow Quantum TensorFlow Quantum(TFQ)是一个用于构建QML应用程序的框架。...因为TFQ的一个核心原则是与核心TensorFlow的本地集成，特别是与Keras模型和优化器的集成，所以这个级别跨越了堆栈的整个宽度。.../tensorflow-quantum-is-an-open-source-stack-that-show-us-how-the-future-of-quantum-and-machine-d1435593660
新智元报道 来源：venturebeat等 编辑：白峰、鹏飞 【新智元导读】谷歌近日发布 TensorFlow Quantum，该框架可以将机器学习和量子计算结合在一起，用于构建量子数据集、混合量子模型和经典机器学习模型...今天我们就来揭开 TensorFlow Quantum的神秘面纱。...论文详细介绍了结合开源量子电路库 Cirq 和 TensorFlow 机器学习平台的 TensorFlow Quantum 技术栈。...量子计算的狂热爱好者们希望这项技术可以带来高效的模拟特性，为生命科学、解密、化学或材料开发以及优化提供助力。 为什么要使用量子计算，TensorFlow Quantum 优势如何？...TensorFlow Quantum 最大的好处在于，它为量子机器学习中使用的常见子程序提供了几种工具，从而使量子经典混合模型易于训练，同时还提供了一个打包好的高性能量子计算模拟器。
概述 参数化量子线路（Parameterized Quantum Circuit, PQC）即由含参数的量子门组成的量子线路，是进行量子机器学习的途径之一。...构建PQC并用PQC模拟器算子对量子线路进行演化的大致流程如下： 初始化量子线路； 在量子线路中加入所需的含参量子门或者不含参量子门； 利用 PQC 模拟器算子进行态演化或者梯度求解。...quantum circuit 通过在量子线路中添加作用在不同量子比特位上的量子门即可快速完成对量子线路的搭建。...encoder.svg() _images/parameterized_quantum_circuit_19_0.svg 从对Encoder的Summary中可以看到，该量子线路由3个量子门组成，其中有
TFQ 简介 TensorFlow Quantum（TFQ）是谷歌在 2020 年 3 月 9 日宣布推出一个用于量子机器学习的 Python 框架，它能够将机器学习和量子计算结合在一起。...=2.7.0 接着安装 TensorFlow Quantum 模块，为确保正确安装，需输出验证结果。...和模块依赖项并验证安装情况： import tensorflow as tf import tensorflow_quantum as tfq import cirq import sympy import...参考链接： TensorFlow Quantum 使用心得 - 技术分享 - tf.wiki 社区 TensorFlow Quantum：A Software Framework for Quantum...worlds | TensorFlow Quantum
一朝破解12年未被攻破的算法 如上提到的SIKE算法，是一种PQC（后量子计算）算法。 随着量子计算的出现，很多超大计算量问题迎刃而解，但经典加密算法也受到了威胁。...而SIKE没有被选为PQC标准，也是因为学界担心它还没有被充分研究，有遭受重大攻击的可能。 这一次，SIKE被破解的关键，被归功到了对数学理论的应用。...值得一提的是，这不是今年第一个被破解的PQC算法。 今年2月，多变量算法Rainbow也被破解了。...这一算法同样是NIST PQC标准算法的候选者之一。...参考链接： [1]https://spectrum.ieee.org/quantum-safe-encryption-hacked [2]https://www.degruyter.com/document
import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 0->Heads # 1...
各种不同的优化器本小节，我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器：图片TensorFlow官网提供的教程：TensorFlow Addons 优化器：LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?...hl=zh-cnTensorFlow Addons 优化器：ConditionalGradientTensorFlow Addons 优化器：ConditionalGradient
AI 科技评论按：日前，TensorFlow 团队与 NVIDIA 携手合作，将 NVIDIA 用来实现高性能深度学习推理的平台——TensorRT 与 TensorFlow Serving 打通结合...目前，TensorFlow Serving 1.13 已实现对 TF-TRT 的支持，而不久后 TensorFlow 2.0 也将支持 TF-TRT 的实现。...TensorFlow 团队与 NVIDIA 携手合作，在 TensorFlow v1.7 中添加了对 TensorRT 的首度支持，此后，他们更是保持密切的合作，共同致力于对 TensorFlow-TensorRT...目前，TensorFlow Serving 1.13 已实现对 TF-TRT 的支持，而不久后 TensorFlow 2.0 也将支持 TF-TRT 的实现。 ?...tensorflow/tensorflow:latest-gpu $ docker run --rm --runtime=nvidia -it \ -v /tmp:/tmp tensorflow
3.1 TensorFlow Quantum TensorFlow Quantum（TFQ）是一个用于混合量子经典机器学习的 Python 框架。...以上为 TensorFlow Quantum 的软件堆栈图，它展示了 TensorFlow 和 Cirq 之间的交互。...TensorFlow Quantum 基元 TensorFlow Quantum 实现了将 TensorFlow 与量子计算硬件集成所需的组件。...和tensorflow-quantum包 conda activate tensorflowq pip install tensorflow==2.2.0 pip install tensorflow-quantum...Paddle Quantum支持三种量子应用程序-量子机器学习，量子化学模拟和量子组合优化-开发人员可以使用它从头开始或按照分步说明来构建量子模型。
一，优化器的使用 优化器主要使用apply_gradients方法传入变量和对应梯度从而来对给定变量进行迭代，或者直接使用minimize方法对目标函数进行迭代优化。...当然，更常见的使用是在编译时将优化器传入keras的Model,通过调用model.fit实现对Loss的的迭代优化。...import tensorflow as tf import numpy as np # 打印时间分割线 @tf.function def printbar(): ts = tf.timestamp...参考： 开源电子书地址：https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2_in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991.../eat_tensorflow2_in_30_days
这次发布的是开源“量子版 TensorFlow”：TensorFlow Quantum（TFQ）。 ?...2 TensorFlow Quantum 简单来说，TensorFlow Quantum 是一个基于TensorFlow的机器学习库，所面向的是量子-经典混合机器学习模型的设计。...由于TFQ的一个核心原则是与TensorFlow内核进行集成，特别是与Keras模型和优化器进行集成，所以这个级别覆盖了整个栈的宽度。...例如安装： pip install -q tensorflow-quantum 导入相关模块： import tensorflow as tf import tensorflow_quantum as.../2020/03/announcing-tensorflow-quantum-open.html [2] TensorFlow Quantum:A Software Framework for Quantum
TensorFlow Quantum 实现了将 TensorFlow 与量子计算硬件集成所需的组件。...以上是TensorFlow Quantum 的软件堆栈图，它展示了 TensorFlow 和 Cirq 之间的交互。...TensorFlow Quantum 在 TensorFlow 的基础上增加了处理量子数据的能力。这些量子数据包括量子线路和量子算符。...TensorFlow Quantum 的核心原则是与 TensorFlow，特别是 Keras 模型和优化器的集成，因此，TF Keras Models 横跨了堆栈图的左右。...准备工作： 设置 pip install tensorflow==2.7.0 安装TensorFlow Quantum pip install tensorflow-quantum 导入 TensorFlow
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