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作者:[smwr2] 發(fā)布時間:[2024-06-06 16:07:50]

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2021年5月,在《自然·通訊》雜志上發(fā)表的「數(shù)據(jù)在量子機器學(xué)習(xí)中的力量」中,谷歌的研究人員剖析了機器學(xué)習(xí)中的量子優(yōu)勢問題,從而可以更好地了解它將在何時適用。在谷歌的工作中,他們開發(fā)了一套實用的工具來檢驗這些問題,并使用它們來開發(fā)一種新的投影量子核方法,該方法與現(xiàn)有方法相比具有許多優(yōu)勢。谷歌進行了迄今為止大的數(shù)字演示(30量子比特),展示了量子嵌入的潛在學(xué)習(xí)優(yōu)勢。2021年7月,IBM在一篇中提出了一種量子核(kernel)算法,在只允許數(shù)據(jù)經(jīng)典訪問的情況下,相比經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法,它在一個分類問題上提供了可證明的指數(shù)加速。它的量子優(yōu)勢來自于:我們可以構(gòu)建一個只有量子計算機才能識別內(nèi)在標(biāo)記模式的數(shù)據(jù)集,對于經(jīng)典計算機來說,這些數(shù)據(jù)集看起來像隨機噪聲。但是量子核估計算法仍有局限性,為了獲得優(yōu)勢,分類問題必須首先遵循一種循環(huán)結(jié)構(gòu)。因此,仍然會有許多現(xiàn)實生活中的問題,這種量子算法的表現(xiàn)不會比傳統(tǒng)的經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法好。下一步,IBM將討論這種結(jié)構(gòu)的可推廣性。

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