一种用于数据分类的量子变分方法和量子优势的潜力
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在最近几年中,越来越多的注意力被吸引到了量子计算在机器学习中的应用。 传统计算机通常能够提供高质量的解决方案,从而使企业能够从数据驱动的自动化方法中受益。 但是,即使手头有更好的结果,利润也会更高,并且在某些情况下,传统的机器学习可能根本无法提供足够好的结果。 由于这些原因,寻找更高质量的解决方案是无止境的。
在这种框架下,量子计算将自己定位为潜在的主要游戏规则改变者,与现有的经典技术相比,为获得更高的性能开辟了许多可能性。 这个称为量子机器学习的新领域仍处于起步阶段:量子计算机目前正在进行重大工程改进,并且尚不清楚机器学习如何以及何时从量子计算中受益。
在这项工作中,我们广泛地探索了(在量子计算社区中!)用于数据分类的可变方法。 我们分析了感兴趣的数据集,并研究了不同策略(即ansatz和量子电路深度)的影
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