结合机器学习和量子计算

量子机器学习有用吗？

量子机器学习是否有用？当我们思考这个问题时，我们往往会想知道量子计算是否能加速我们已知的机器学习算法。但是，这可能不是正确的方法。量子处理单元是一种具有不同计算原理的硬件，因此它是开发具有纯量子原理的新机器学习算法的理想候选者。

量子机器学习实际上可以指多种不同的东西。机器学习有两个组成部分：数据生成和数据处理设备，每个组成部分都可以是量子或经典的：

如果数据生成过程和数据处理设备都是经典的，那就是我们熟悉的典型机器学习。
通常，当人们想到量子机器学习时，他们会想到数据生成过程是经典的，而数据处理是在量子计算机上完成的。数据可以是文本、图像或时间序列，我们需要一个量子-经典接口来将数据转换为量子数据。量子计算机只能处理量子数据，量子算法会生成需要转换为经典数据的输出。数据的转换需要至少线性时间复杂度，防止学习任务的指数速度提高。许多人怀疑这种过程是否会有益。
量子机器学习的一个有趣的研究方向是，如果数据生成是固有量子化的。例如，在物理、化学或生物学部门，研究人员每天都处理量子“数据”。CPU中的电子或药物分子遵循量子力学定律。研究这些现象的典型方法是使用模拟经典数据模拟量子粒子，这些模拟在经典计算机上运行。这种方法非常慢，我们只能同时模拟有限数量的粒子。但是，如果我们可以使用量子数据来模拟量子粒子，我们可以直接在这些数据上运行量子机器学习算法。有证据表明，这将导致量子速度提高的过程。量子机器学习可能会在不久的将来带来巨大的科学突破！

已经提出了几种混合量子-经典架构，其中模型分布在经典和量子处理单元上。这允许使用计算机处理量子数据，但利用经典计算机上计算的优点。例如，您可以使用经典计算机作为量子神经网络的外部优化器。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA由具有深厚学术背景的人员创立，他们在美国、荷兰、匈牙利、日本、韩国、新加坡和越南等国家有工作经验。ABN Asia是学术界和技术相遇的地方。凭借我们领先的解决方案和优秀的软件开发服务，我们帮助企业提升水平，走向全球舞台。我们的承诺：更快。更好。更可靠。在大多数情况下：也更便宜。

无论您需要IT服务、数字咨询、现成软件解决方案，还是想向我们发送招标要求（RFPs），都请随时与我们联系。您可以通过[email protected]与我们联系。我们随时准备为您提供所有技术需求的帮助。