文件名称:
QHack-Q-Reply-2021-源码
开发工具:
文件大小: 4mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-27
详细说明：一种用于数据分类的量子变分方法和量子优势的潜力
队名：
问答
项目描述：
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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