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1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 本文“量子机器学习：利用量子计算
1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 论文“量子机器学习：利用量子计算增强学习算法”探讨了将量子计算原理集成到传统机器学习技术中，旨在解决可扩展性和计算效率低下等限制。它介绍了量子计算的基本概念，包括叠加和纠缠，以及它们在加速机器学习过程中的应用。该研究强调了量子算法通过更有效地处理大数据集和探索更大的假设空间来显着提高机器学习任务性能的潜力。讨论的关键量子机器学习算法包括量子支持向量机 (QSVM)、量子主成分分析 (QPCA) 和量子神经网络 (QNN)，它们都利用量子力学来克服传统算法面临的计算障碍。量子近似优化算法 (QAOA) 也因其能够更有效地优化机器学习模型而受到关注。虽然量子机器学习 (QML) 的理论优势前景广阔，但这些技术的实际应用目前受到现有量子硬件的限制。这项研究通过研究 QML 在解决复杂数据处理挑战方面的潜在优势和未来影响，为新兴的 QML 领域做出了贡献。关键词：量子机器学习 (QML)、量子计算算法、量子支持向量机 (QSVM)、量子神经网络 (QNN)、量子近似优化算法 (QAOA)。1. 简介量子计算是计算领域的一种范式转变，它利用量子力学原理以传统计算机无法做到的方式处理信息。量子计算的核心是使用量子比特，它们可以存在于状态叠加中——不像传统比特那样只有 0 或 1。量子纠缠和叠加使量子计算机能够执行并行计算，与特定任务的传统算法相比，它有可能实现指数级的加速。关键算法，例如用于分解大数的 Shor 算法和用于数据库搜索的 Grover 算法，已经证明量子计算机可以比传统计算机更有效地解决某些问题 [1]。机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，涉及训练算法来学习
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arXiv:2003.14103v1 [quant-ph] 2020 年 3 月 31 日
机器学习 (ML)，尤其是通过反向传播算法应用于深度神经网络，带来了巨大的技术和社会变革 [1–4]。如今，它已广泛应用于各个领域，从图像分析和自动驾驶汽车，到定制广告的投放和删除 [5– 9]。纯粹的传统 ML 继续快速发展，然而，量子计算的出现有望带来大量强大的新工具和概括。我们现在正在见证大规模量子信息处理器的实验性到来 [10]。这种嘈杂的中型量子器件 (NISQ) [11] 开创了量子信息时代，为理论物理学带来了关键的新挑战和机遇。当量子器件开始常规生产涉及 50 个或更多量子比特的复杂纠缠态时，最紧迫的挑战是如何应对量子数据即将无处不在的情况。对这种状态的表征远远超出了实用的断层扫描范围；相反，通过量子机器学习 (QML)，量子设备本身将成为处理即将到来的量子数据激增的自然工具。QML [12–14] 这一新兴领域通过利用人工神经网络 (ANN) 架构 [1, 2, 4] 的量子类似物来进行量子数据学习，为发现量子学习算法带来了巨大希望。从经典角度来看，ANN 通过对训练数据进行监督和无监督学习，非常适合解决分类问题，人们乐观地认为量子类似物也将取得类似的成功。到目前为止，已经考虑了几种量子架构，包括变分量子电路 [15] 和各种类似神经网络的架构 [16–18]。最近，一种有前途的候选人工量子神经网络架构 (QNN) 被引入 [19]。初步研究表明，这些 QNN 非常适合监督学习 [19] 和无监督学习任务 [20]。了解量子学习设备和方法的最终极限是重中之重，也是量子学习理论 (QLT) [21–26] 的核心目标。过去几年，QLT 领域取得了稳步进展，积累了各种关键成果，特别是表征了量子设备学习以特殊量子态编码的经典数据的极限，以及经典设备学习量子态的极限。
多目标量子汇编算法
变异量子算法（VQA）如量子近似优化算法（QAOA），变异量子本元素（VQE），量子神经网络（QNN）和量子汇编（QC），可用于求解对噪声中量表量量标准量量表的实用任务（NISQ）的实用任务，这是有希望的。最近的成就证明了量子态制备2 - 6，量子动态模拟2、7-9和量子计量学10-14的有效性。QC，特别是获得了显着的利益。它使用培训过程将信息从未知目标统一转换为可训练的已知统一15，16。此方法具有各种应用，包括盖茨优化15，量子辅助编译16，连续变量的量子学习17，Quantu-State State polagrogrich 18和量子对象模拟2。例如，可以使用QC 2在量子电路中模拟量子对象（例如量子状态）。QC的性能取决于量子数和电路深度的数量。Ansatzes（可训练的量子电路）的选择也至关重要，必须仔细选择。一些纠缠
训练深度量子神经网络：补充信息
众所周知（参见 [1]），由经典感知器组成的神经网络可以表示任何函数。因此，希望量子神经网络也具有相同的特性。为了证明普适性，我们构建了一个能够进行通用量子计算的特定网络。即使每个神经元只对应一个量子比特，QNN 也是通用的。但是，如果每个神经元有更多量子比特，则构造会简化，并且我们针对单轨和双轨量子比特神经元以及最一般的神经元分别提供了证明。对于感知器节点为单个量子比特的情况，我们表明由 4 个神经元（两个输入和两个输出）组成的全连接网络可以学习任何两量子比特幺正 V 。一种可能的解决方案是：对应于第一个输出神经元的单元是输入量子位的希尔伯特空间上的 V，然后是第一个输入和输出量子位的希尔伯特空间上的 SWAP，对应于第二个输出神经元的单元是第二个输入和输出量子位的希尔伯特空间上的 SWAP（参见补充图 1）。
通过量子计算开发智能网络威胁检测系统
面对日益复杂的网络威胁，传统的检测系统往往无法保护关键的供应链。本研究介绍了一种集成量子计算 (QC) 和人工智能 (AI) 的智能网络威胁检测系统的开发和评估。与传统方法相比，该系统显著提高了检测准确性、减少了延迟并提高了资源效率。量子算法，如量子支持向量机 (QSVM) 和量子神经网络 (QNN)，分别表现出 95.2% 和 96.7% 的准确率，表现出色。该系统对各种网络威胁（包括恶意软件、网络钓鱼、勒索软件和高级持续性威胁 (APT)）的检测率很高，误报率也降低了。QC 的集成还加快了威胁检测和响应时间，关键组件的系统延迟减少了一半。这些进步为供应链中的网络威胁响应提供了巨大的好处，确保对金融交易和关键基础设施进行强有力的保护。增强的可扩展性和效率使该系统成为保护美国金融部门免受复杂网络攻击的宝贵资产。
量子机器学习实践入门
摘要 — 本教程提供了引人入胜的量子机器学习 (QML) 领域的实践介绍。从量子信息科学 (QIS) 的基础开始——包括量子比特、单量子比特门和多量子比特门、测量和纠缠等基本元素——课程迅速进展到基础 QML 概念。参与者将探索参数化或变分电路、数据编码或嵌入技术以及量子电路设计原理。深入研究后，与会者将研究各种 QML 模型，包括量子支持向量机 (QSVM)、量子前馈神经网络 (QNN) 和量子卷积神经网络 (QCNN)。本教程突破界限，深入研究前沿 QML 模型，例如量子循环神经网络 (QRNN) 和量子强化学习 (QRL)，以及量子联合机器学习等隐私保护技术，并通过具体的编程示例提供支持。在整个教程中，所有主题和概念都通过在量子计算机模拟器上执行的实际演示变得生动有趣。课程内容专为新手设计，适合那些渴望踏上 QML 之旅的人。与会者还将获得有关进一步阅读材料的指导，以及课程结束后可以探索的软件包和框架。
量子机器学习增强网络安全
网络威胁的快速发展使得传统安全方法不足以管理日益复杂的风险。本研究引入了一种量子机器学习网络安全框架，该框架利用量子计算和机器学习来增强多维度的网络安全。该研究采用了一种结构化方法，首先集成量子密钥分发 (QKD) 进行安全密钥交换，然后部署量子神经网络 (QNN) 和量子支持向量机 (QSVM) 进行异常检测和对抗威胁管理。该框架还结合了用于自主事件响应的量子强化学习 (QRL)、用于使用生物特征和行为数据进行身份验证的量子身份验证模块以及用于遵守法规的由量子合规分析仪支持的策略合规界面。实验结果表明网络安全指标有了显着改善，包括威胁检测准确率达到 96%，事件响应时间缩短 28%，合规模拟成功率达到 96%。这些发现强调了该框架能够提供适应性强、可扩展且高效的网络安全解决方案，以应对现代挑战。这项研究朝着将量子技术融入实际网络安全应用迈出了重要一步，为未来智能、安全和适应性防御系统的创新铺平了道路。
量子机器学习：回顾与案例研究
摘要：尽管经典机器学习取得了不可否认的成功，但它仍然是一个资源密集型的过程。现在，训练最先进模型的实际计算工作只能由高速计算机硬件来处理。由于这种趋势预计将持续下去，越来越多的机器学习研究人员正在研究量子计算的潜在优势也就不足为奇了。现在关于量子机器学习的科学文献非常多，有必要对其现状进行回顾，使其无需物理学背景即可理解。本研究的目的是从传统技术的角度对量子机器学习进行回顾。从计算机科学家的角度出发，我们通过量子机器学习算法给出从基础量子理论到量子机器学习算法的研究路径，讨论了一组量子机器学习的基本算法，这些算法是量子机器学习算法的基本组成部分。我们在量子计算机上实现了量子卷积神经网络 (QNN) 来识别手写数字，并将其性能与经典的卷积神经网络 (CNN) 进行比较。此外，我们在乳腺癌数据集上实现了 QSVM，并将其与经典 SVM 进行了比较。最后，我们在 Iris 数据集上实现了变分量子分类器 (VQC) 和许多经典分类器，以比较它们的准确性。
量子机器学习：回顾与案例研究
摘要：尽管经典机器学习取得了不可否认的成功，但它仍然是一个资源密集型的过程。现在，训练最先进模型的实际计算工作只能由高速计算机硬件来处理。由于这种趋势预计将持续下去，越来越多的机器学习研究人员正在研究量子计算的潜在优势也就不足为奇了。现在关于量子机器学习的科学文献非常多，有必要对其现状进行回顾，使其无需物理学背景即可理解。本研究的目的是从传统技术的角度对量子机器学习进行回顾。从计算机科学家的角度出发，我们通过量子机器学习算法给出从基础量子理论到量子机器学习算法的研究路径，讨论了一组量子机器学习的基本算法，这些算法是量子机器学习算法的基本组成部分。我们在量子计算机上实现了量子卷积神经网络 (QNN) 来识别手写数字，并将其性能与经典的卷积神经网络 (CNN) 进行比较。此外，我们在乳腺癌数据集上实现了 QSVM，并将其与经典 SVM 进行了比较。最后，我们在 Iris 数据集上实现了变分量子分类器 (VQC) 和许多经典分类器，以比较它们的准确性。
Quantum On-Chip训练具有参数移位和梯度P
参数化的量子电路（PQC）由于其在近期嘈杂的中间尺度量子（NISQ）硬件上实现量子优势的潜力，使搜索兴趣增加了搜索兴趣。为了实现可扩展的PQC学习，需要将培训过程卸载到真实的量子机上，而不是使用指数性的经典模拟器。获得PQC差异的一种常见方法是参数移位，其成本与量子数的数量线性缩放。我们提出了QoC，这是与参数转移的实用片上PQC训练的第一次实验证明。永无止境，我们发现，由于真实机器上的明显量子误差（噪声），从幼稚的参数转移获得的梯度具有较低的保真度，从而降低了训练精度。为此，我们进一步提出了概率梯度修剪，以首先识别具有潜在误差的梯度，然后将其删除。特定的是，小梯度的相对误差比大梯度更大，因此可以修剪的可能性更高。我们使用5台实际量子机对5个分类任务进行量子神经网络（QNN）基准进行广泛的实验。恢复表明，对于2级和4级图像分类任务，我们的片训练的精度超过90％和60％。概率梯度修剪带来了高达7％的PQC准确性实现，没有任何修剪。总体而言，与无噪声模拟相比，我们成功获得了类似的片上训练精度，但具有更好的训练性可伸缩性。QOC代码可在Torchquantum库中可用。