XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQNN
地球观察图像处理的量子算法
基于卫星的地球观察结果具有广泛的应用，例如自然灾害警告，全球温度影响分析，天气条件分析和土地利用分类。但是，目前用于土地利用分类的机器学习技术在时间和精力方面是昂贵的。有两种可能解决此问题的方法。第一个是变性量子算法。它们是一类量子算法，针对近乎中等规模的量子计算时代的应用。这些算法采用共同参数化的量子电路和经典优化技术来查找从给定应用点起具有理想特性的量子电路或状态。vqas通常在寻找量子哈密顿量的低能状态时发现应用程序，解决了大约二次无约束的二进制优化问题和训练量子神经网络。在地球观测区域中，最有希望的应用领域在于QNN，因为应用VQAS允许创建采用量子信息处理工具的新分类方法。第二种方法是使用量子计算机用于使用自动编码器降低维度的混合机学习方法，以及量子算法的量子算法，量子算法供电量子算法来降低培训成本。使用常规深度学习技术的自动编码器在GPU上执行，而深度信念网络则在D-Wave量子退火器上运行。这种混合方法允许对两个模块进行独立训练，部分减少了重新训练模型所需的时间和能量（请参见图I）。
量子神经网络：概念，应用和挑战
随着量子计算和深度学习最近开始引起注意，过去几十年来，显着的研究成就一直在涌现。在深度学习的领域中，这些问题被认为是它们固有的局限性，例如梯度消失，局部最低限度，在大规模参数培训中学习不确定的问题[1]。一方面，创新的新深度学习算法，例如量子神经网络（QNN），卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN）正在完全改变了处理各种数据的方式。同时，近年来量子计算领域也经历了快速发展。量子计算仅因其长期的潜力而被认可，它在最近的变化量子电路（VQC）的最新进展中打开了巨大潜力的新时代。通过求解各种组合优化问题和分子的内在能量问题，可以清除变量量子算法的惊人电位，分子的内在能量问题很难使用常规方法求解，并考虑了进一步的扩展来使用量子计算来设计机器学习算法。其中，量子深度学习领域正在迅速发展，从而继承了现有深度学习研究的成就。因此，已经发布了与量子深度学习有关的许多显着成就，目前正在进行积极的后续研究。在此过程中，我们首先介绍了背景知识，量子深度学习的基本原理，并查看当前的研究方向。然后，我们讨论量子深度学习中未来研究的各种方向和挑战。
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。