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降解概率模型在机器学习中变得越来越重要，但尚未研究其量子对应物。在这项工作中，我们提出了生成差异模型的量子版本。在该算法中，人工神经网络被参数化的量子电路代替，以直接操纵量子状态。我们既提出完整的量子版本，也是该算法的潜在经典量词版本。在潜在模型中，参数化的量子电路是通过使用预训练的经典自动编码器获得的，以低维的数据表示训练。对于这两种模型，我们都展示了一种使用辅助量子位来调节输出分布的方法。已使用定性评估补充的定量指标对模型的性能进行了评估。对于潜在模型，我们显示了对实际量子硬件的简化版本的实现。NISQ设备上的执行允许在存在噪声的情况下评估算法的性能。
量子扩散模型
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