Quantum Machine Learning: A Hands-on Tutorial for Machine Learning Practitioners and Researchers

2025年02月03日
  • 简介
    本教程旨在向具有人工智能背景的读者介绍量子机器学习(QML)——这是一个快速发展的领域,旨在利用量子计算机的力量重塑机器学习的格局。为了内容的自洽性,本教程涵盖了基础原理、代表性QML算法、其潜在应用,以及诸如可训练性、泛化能力和计算复杂性等关键方面。此外,还提供了实践代码演示(见https://qml-tutorial.github.io/),以展示实际应用并促进动手学习。这些元素共同为读者提供了QML最新进展的全面概述。通过弥合经典机器学习与量子计算之间的差距,本教程成为那些希望参与QML并探索量子时代AI前沿的人士的宝贵资源。
  • 图表
  • 解决问题
    该论文旨在解决如何将量子计算的强大能力应用于机器学习领域,以重塑机器学习的格局。这并不是一个全新的问题,但随着量子技术的发展,这一领域的研究正在迅速推进。
  • 关键思路
    关键思路是通过介绍量子机器学习(QML)的基础原理、代表性算法及其潜在应用,来弥合经典机器学习与量子计算之间的差距。相比现有研究,这篇论文强调了QML算法的训练性、泛化能力和计算复杂度,并提供了实际代码演示,以促进实践学习。
  • 其它亮点
    论文的亮点包括对QML基础原理的全面覆盖、提供实际代码演示网站(https://qml-tutorial.github.io/),以及对QML算法在现实世界中的实施和手把手学习的支持。此外,论文还探讨了QML的最新进展,并指出了未来值得深入研究的方向。
  • 相关研究
    近年来,关于量子机器学习的研究日益增多。一些相关研究包括《Quantum Machine Learning: What Quantum Computing Means to Data Mining》、《Supervised learning with quantum-enhanced feature spaces》等。这些研究都致力于探索量子计算如何增强机器学习的能力。
PDF
原文
点赞 收藏 评论 分享到Link

沙发等你来抢

去评论