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量子神经网络的评论：方法，模型，困境
摘要 - 量子计算机硬件的快速开发为实现QNN奠定了硬件基础。由于量子特性，与经典相比，QNN显示出更高的存储容量和计算效率。本文将从三个部分中回顾过去六年中QNN的开发：实施方法，量子电路模型和面临的困难。在第一部分中，实现方法主要是指用于构建QNN模型（例如VQA）的某些非衍生算法和理论框架。第二部分引入了QNN的几个量子电路模型，包括QBM，QCVNN等。第三部分描述了目前遇到的一些主要困难问题。简而言之，这个领域仍处于探索阶段，充满了魔法和实践意义。
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![arXiv:2301.07445v4 [quant-ph] 2024 年 12 月 26 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\bdd132f749a6a97661535964b16b7788d56a5a5d.webp)
arXiv:2301.07445v4 [quant-ph] 2024 年 12 月 26 日
由最优参数化量子电路组成的变分量子算法有望在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代展现量子优势。除了经典的计算资源外，不同类型的量子资源在计算过程中也有贡献，例如信息置乱和纠缠。描述特定问题的复杂性与解决这些问题所消耗的量子资源之间的关系有助于我们理解量子信息处理背景下的 VQA 结构。在本文中，我们专注于量子近似优化算法 (QAOA)，该算法旨在解决组合优化问题。我们分别研究了 QAOA 电路中的信息置乱和纠缠，发现对于更难的问题，在大多数情况下，QAOA 电路需要更多的量子资源才能获得解。我们注意到，在未来，我们的结果可用于通过计算过程中的信息置乱或纠缠积累来基准化量子多体问题的复杂性。
Visual Cot：使用全面的数据集和基准来推进多模式模型
多模式大型语言模型（MLLM）在各种VQA任务中表现出了令人印象深刻的性能。但是，他们通常缺乏可解释性和在复杂的视觉输入中挣扎，尤其是当输入图像的分辨率很高时，或者当有兴趣的区域可以为回答问题提供关键信息时。为了应对这些挑战，我们收集并介绍了包括438K问答对的大规模视觉COT数据集，并用中间边界框注释，突出了突出了回答问题必不可少的关键区域。此外，将大约98k对以详细的推理步骤注释。重要的是，我们提出了一个多转弯处理管道，该管道动态着眼于视觉输入并提供可解释的思想。我们还引入了相关的基准测试，以评估需要特定局部区域识别的情况下的MLLM。广泛的实验证明了我们框架的有效性，并阐明了更好的推理策略。可在此网页上提供可视化的婴儿床数据集，基准和预培训模型，以支持该领域的进一步研究。
价值键固体的变异量子模拟
我们引入了一种杂种量子古典变异算法，以模拟热力学极限中沮丧的量子自旋模型的地面状态相图。该方法基于群集 - gutzwiller ansatz，其中群集的波函数由一个组成的量子电路提供，其关键的目标是允许在最近的neighbor qubits上产生价值的两倍真实的Xy闸门允许。附加可调的单量Z-和双Qubition Zz-旋转门允许描述杂志有序和顺磁性相，同时将变化优化限制为U（1）子空间。我们将其替补 - 标记了针对正方形晶格上的J 1 - J 2 Heisen-Berg模型，并覆盖了其相图，该模型的相图设有长距离订购的Néel和柱状反铁磁相，以及由2×2 我们的申请表明，算法的收敛性是由远程顺序的开始引导的，开辟了一种有前途的途径，以合成的方式实现沮丧的量子杂志，以及其量子相过渡到其向Parmagnetic Valence-Bond固体的量子固体，并以车程开发了超支电路电路。 杂种量子古典变异算法，即所谓的变分量子算法（VQA），是当前研究的中心，因为它们的潜力在提供了当前发达的噪声中等中等范围的量表量子（NISQ）设备方面的有用应用[1]。 它们由一个通用反馈循环组成，其中NISQ DECICE通过参数提供量子状态 -我们的申请表明，算法的收敛性是由远程顺序的开始引导的，开辟了一种有前途的途径，以合成的方式实现沮丧的量子杂志，以及其量子相过渡到其向Parmagnetic Valence-Bond固体的量子固体，并以车程开发了超支电路电路。杂种量子古典变异算法，即所谓的变分量子算法（VQA），是当前研究的中心，因为它们的潜力在提供了当前发达的噪声中等中等范围的量表量子（NISQ）设备方面的有用应用[1]。它们由一个通用反馈循环组成，其中NISQ DECICE通过参数提供量子状态 -
跨量子电路设计的加固学习
抽象变分量子算法（VQA）广泛用于解决嘈杂的中间尺度量子（NISQ）时代的优化问题。但是，设计与当前量子硬件的局限性兼容的有效量子电路（Ansatzes）仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们引入了一种加强学习（RL）代理，该学习代理自主为VQAS生成Ansatzes。RL代理在不同的图形拓扑中培训了几个优化问题，包括最大切割，最大集团和最小顶点盖。我们的结果表明，该代理能够生成有效的量子电路，其近似值比与常用的Ansatz相比有利。此外，我们确定了一个新型的Ansatzes家族，称为“连接”，特别有效地对最大切割问题有效。这些发现突出了RL技术在为量子计算中广泛应用的有效量子电路设计有效的量子电路中的潜力。
通过自适应n-gram平行解码
大型语言模型有可能在医疗保健行业中有价值，但是通过严格的评估来验证其安全性和有效性至关重要。在我们的研究中，我们在各种医疗任务中评估了包括Google的双子座在内的LLM。尽管GEMIni的功能，与Medpalm 2和GPT-4等领先模型相比，它的表现不佳，尤其是在医学视觉问题An-Swering（VQA）中，其准确性差距显着（Gemini为61.45％，与GPT-4V相比为88％，为GPT-4V）。我们的分析表明，双子座对幻觉，过度自信和知识差距高度可疑，如果不批判性地表明风险。我们还按照医学主题和测试类型进行了分析，为开发人员和临床医生提供了可行的反馈。为了减轻风险，我们提出了有效的提示策略，提高绩效，并通过释放用于医疗LLM评估的Python模块，并在拥抱面孔上为正在进行的研究和撤销服务中建立排行榜。Python模块可以在github.com/promptslab/rosettaeval
多目标量子编译算法
变分量子算法 (VQA)，如量子近似优化算法 (QAOA)、变分量子特征值求解器 (VQE)、量子神经网络 (QNN) 和量子编译 (QC)，有望在传统计算机以外的嘈杂中型量子 (NISQ) 设备上解决实际任务 1 。最近的成果证明了其在量子态制备 2 – 6 、量子动态模拟 2 、 7 – 9 和量子计量 10 – 14 方面的有效性。尤其是 QC，引起了人们的极大兴趣。它使用训练过程将信息从未知目标单元转换为可训练的已知单元 15 、 16 。该方法有多种应用，包括门优化 15 、量子辅助编译 16 、连续变量量子学习 17 、量子态层析成像 18 和量子对象模拟 2 。例如，可以准备量子对象（例如量子态），并使用 QC 2 在量子电路中模拟其演化。QC 的性能取决于量子比特的数量和电路深度。可训练量子电路的选择也至关重要，必须仔细选择。一些纠缠
通过切割增强量子电路的可伸缩性
在NISQ时代，量子算法仅限于宽度和深度降低的电路。混合经典量子算法，例如变分量子算法（VQAS），旨在通过反复运行浅参数化电路来解决深度瓶颈问题。但是，可用QPU中的QPU和古典计算机中的内存数量仍然限制了VQAS的适用性。为了构建高性能量子计算环境，我们将HPC技术与门切割相结合以增强可扩展性。以这种方式，我们可以依次执行量子电路较少的量子电路的一部分，或在单独的计算机中并行执行。在这里，我们仅使用适用于玩具模型和VQA的准概率分解来模拟仅使用局部门模拟两倍的门。此方法引入了所需执行次数的开销，但对于低深度量子电路，例如变化量子eigensolver（VQE）电路可能是合理的。我们探讨了在VQE问题中切割门的潜力，首先是减少噪声对基态能量的影响，其次是仿真资源。
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