摘要 最近的进展凸显了当前量子系统的局限性,特别是近期量子设备上可用的量子比特数量有限。这一限制极大地限制了可以利用量子计算机的应用范围。此外,随着可用量子比特的增加,计算复杂性呈指数增长,带来了额外的挑战。因此,迫切需要有效使用量子比特并减轻当前的限制和未来的复杂性。为了解决这个问题,现有的量子应用试图将经典系统和量子系统集成在一个混合框架中。在本文中,我们专注于量子深度学习,并介绍一种名为 co-TenQu 的协作经典量子架构。经典组件采用张量网络进行压缩和特征提取,使高维数据能够编码到具有有限量子比特的逻辑量子电路上。在量子方面,我们提出了一种基于量子态保真度的评估函数,通过双方之间的反馈回路迭代训练网络。co-TenQu 已在模拟器和 IBM-Q 平台上实现和评估。与最先进的方法相比,co-TenQu 在公平环境下将经典深度神经网络的性能提升了 41.72%。此外,它的性能比其他基于量子的方法高出 1.9 倍,在实现相似准确度的同时,使用的量子比特数却减少了 70.59%。
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