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限制的玻尔兹曼机器（RBM）是一种基于能量的，无方向的图形模型。它通常用于无监督和监督的机器学习。通常，RBM是使用对比差异（CD）训练的。但是，使用CD的训练很慢，无法估计对数可能成本函数的确切梯度。在这项工作中，使用量子退火器（D-Wave 2000q）计算了对RBM梯度学习的模型期望，在CD中，获得样品的速度比Markov Chain Monte Carlo（MCMC）快。使用量子退火训练的RBM的训练和分类结果与基于CD的方法进行了比较。相对于分类精度，图像重建和对数可能的结果，将两种方法的性能进行比较。分类精度结果表明两种方法的性能可比性。图像重建和对数可能性结果表明，基于CD的方法的性能提高了。表明，从量子退火器获得的样品可用于在64位“条形和条纹”数据集上训练RBM，其分类性能类似于经过CD培训的RBM。尽管基于CD的培训表现出改进的学习成绩，但是使用量子退火器的训练可能会有用，因为它消除了CD的计算昂贵的MCMC步骤。
用D-Wave Quantum退火器训练受限制的Boltzmann机器
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