量子計算在數據存儲(chu) 和計算能力上都遠超經典計算。這是由於(yu) 量子計算機存儲(chu) 的是量子比特(qubit)，而一個(ge) 量子比特可以表示量子態|0⟩和|1⟩的疊加，一次運算就可以同時處理兩(liang) 個(ge) 狀態的信息。傳(chuan) 統電子計算機則不同，其儲(chu) 存電平的高低，一次隻處理一個(ge) 比特的狀態數據。因此，當處理2n比特的數據時，傳(chuan) 統計算機需要操作2n次，而量子計算機隻需要對n個(ge) 量子比特進行一次操作即可。量子比特的實現可由兩(liang) 能級原子係統來表示也可由光的不同偏振方向表示(黃一鳴,“量子機器學習(xi) 算法綜述”，2018)。
量子圖像分類器實現
技術背景：
量子計算在數據存儲(chu) 和計算能力上都遠超經典計算。這是由於(yu) 量子計算機存儲(chu) 的是量子比特(qubit)，而一個(ge) 量子比特可以表示量子態|0⟩和|1⟩的疊加，一次運算就可以同時處理兩(liang) 個(ge) 狀態的信息。傳(chuan) 統電子計算機則不同，其儲(chu) 存電平的高低，一次隻處理一個(ge) 比特的狀態數據。因此，當處理2n比特的數據時，傳(chuan) 統計算機需要操作2n次，而量子計算機隻需要對n個(ge) 量子比特進行一次操作即可。量子比特的實現可由兩(liang) 能級原子係統來表示也可由光的不同偏振方向表示(黃一鳴,“量子機器學習(xi) 算法綜述”，2018)。
結合量子計算的新型機器學習(xi) ，量子機器學習(xi) 近來取得了驚人的進展，其新穎的算法預示著近期量子計算機的有用国产成人在线观看免费网站。一個(ge) 具體(ti) 的例子是模式識別，其準確的建模需要指數級大的希爾伯特空間維度，量子分類器尤甚，這可以帶來優(you) 於(yu) 經典分類器的獨特優(you) 勢。這種量子優(you) 勢源於(yu) 對量子糾纏的有效利用，這也是張量網絡的非凡可解釋性的基礎。張量網絡是一種強大的理論框架，起源於(yu) 量子信息科學，在強相關(guan) 多體(ti) 係統的研究中具有廣泛的国产成人在线观看免费网站。與(yu) 支持向量機和神經網絡等經典機器學習(xi) 模型相比，基於(yu) 張量網絡的機器學習(xi) 算法的新研究(由於(yu) 其量子性質)表明了其具有競爭(zheng) 力的性能。因此，在真正的量子係統中證明基於(yu) 張量網絡的機器學習(xi) 算法是很有誘惑力的，並且有希望能解決(jue) 實際任務。
當前不足：
基於(yu) 張量網絡的機器學習(xi) 算法通常需要龐大的希爾伯特空間維度來處理現實生活中的數據。當前可用的量子平台上噪聲量子比特數量有限，這使問題變得更糟。到目前為(wei) 止，基於(yu) 張量網絡的機器學習(xi) 算法尚未在任何物理係統上得到證明。
文章創新點：
原理解析：
分類器的門操作通過經典計算機上的監督學習(xi) 進行訓練和優(you) 化，分類結果通過對輸出光子的投影測量(projective measurement)讀出。
(1)基於(yu) 張量網絡的監督機器學習(xi) 。国产成人在线观看免费网站基於(yu) 糾纏的特征提取來使用單光子幹涉測量實現基於(yu) 張量網絡的、量子位高效的圖像分類器。主要步驟圖1所示。
i、將分類圖像的所有數據映射到量子態，使用具有N(在文章中N=784個(ge) 像素(特征))個(ge) 特征的基於(yu) 張量網絡的監督機器學習(xi) 算法訓練矩陣乘積態(matrix product state, MPS)分類器；
ii、使用基於(yu) 糾纏的優(you) 化提取少量(a handful of)重要的特征；
iii、構建一個(ge) 新的MPS，然後使用在步驟ii中獲得的特征進行訓練，訓練得到保留少量特征量子位的縮小(reduced)了的MPS(保留量子特征空間中具有z大糾纏熵的少量特征量子位，在文章中是3或5個(ge) 特征量子位，對應於(yu) 論文所提分類器的三層或五層結構。在文章中，這些特征量子位是表示和分類MNIST數據集中的手寫(xie) 數字0和1)；(步驟i到iii對應經典的優(you) 化和特征提取)
iv-v、將縮小的MPS轉換到作用於(yu) 少量特征量子位的量子電路上，並進一步轉換為(wei) 使用量子位高效方案的電路。
(2)物理實現。見圖3，通過自發參量下轉換產(chan) 生一對光子，一個(ge) 作為(wei) 觸發，一個(ge) 作為(wei) 信號。信號光子送入幹涉網絡。在信號光子的偏振態中對分類器量子位進行編碼，即
。操作量子位(operational qubit)以光子的空間模式進行編碼，
和 
分別代表上空間模式和下空間模式。單量子位門(single-qubit gate) 
使用半波片(HWP)實現，雙量子位門
通過級聯幹涉儀(yi) 實現，該幹涉儀(yi) 由半波片和光束偏移器(beam dISPlacer, BD)組成。在三層結構中，特征狀態 
是通過一個(ge) 受控分束器(controlLED beam splitter, CBS)引入的，該受控分束器由5個(ge) 半波片和3個(ge) 光束位移器組成(第1個(ge) BD根據光子的偏振態，將其分為(wei) 不同的空間模式，隨後的HWPs和BDs在光子的偏振態和空間模式上實現受控的雙量子位門)，特征狀態(酉算子Ui的參數，它在訓練過程中是固定的)信息編碼在半波片的設置角度中。
實驗結果：
MNIST數據集之外的圖像分類。(a)子分類器輸出狀態的測量概率。(b)分類結果。
DOI：https://doi.org/10.1364/PRJ.434217
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