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    1. 机械量子进修的前景是甚么?

      链小菜
      2019-02-11 17:30:10 来源: InfoQ
        从传统来看,量子机械进修至少有两个潜伏的优势。  

      (原标题:谷歌:摸索量子计算机与机械进修的关系)

      量子计算的一个重要研究范畴是量子计算机在量子神经搜集练习中的应用。谷歌 AI 量子小组比来发表了两篇论文,努力于摸索量子计算机和机械进修之间的关系。

      在第一篇论文“基于近间隔处理器的量子神经搜集分类”中,谷歌研究人员提出了一种神经搜集模型,与以后量子处理器的局限性相婚配,特别是高程度的量子噪声和纠错的关键感化。

      第二篇论文“量子神经搜集练习范畴的贫瘠高原”商量了量子几何的一些特点,这些特点仿佛可以防止出现存在于经典神经搜集中的一个重要成绩,即梯度消掉或爆炸。

      InfoQ 借此机会与谷歌资深研究迷信家Jarrod McClean停止了交谈,以便更好地理解这些成果的重要性。

      InfoQ:你能详细谈谈谷歌 AI Quantum 团队比来发表的两篇论文中提到的成果的重要性吗?

      Jarrod McClean:这两篇论文重要存眷量子神经搜集的两种截然不合的成果。第一种是应用量子神经搜集进击传统分类义务的一种通用办法。我们认为这能够是一个重要的框架,用来摸索若何将量子设备应用于传统的机械进修义务和成绩。当我们只能推想量子计算的长处时,根据经历评价其性能就变得很重要,而这为我们供给了如许的一个框架。

      第二种成果是关于量子神经搜集练习中一个根本而风趣的景象的存在。它反应了如许的一个现实:量子电路中充分的随机化简直就像一个黑洞一样,招致信息很难被提取出来。但是,我们可以经过过程奇妙的战略来防止这些圈套,而这项任务的重要性在于它展示了预期这些圈套甚么时辰会出现和应当若何检测它们。我们信赖这些知识关于设计有效的量子计算机练习战略来讲是相当重要的。

      InfoQ:你能就谷歌 AI 量子团队今朝的研究偏向供给一些看法吗?你的下一个目标是甚么?

      McClean:这个小组的一个重要目标是基于我们的量子芯片履行一个超出经典的义务,也被称为“量子霸权”。同时,我们对开辟在噪声中等范围量子 (NISQ) 设备上运转的近间隔应用法式榜样也很感兴趣。开辟如许的算法和应用法式榜样依然是我们的一个关键目标,我们感兴趣的三个重要应用范畴是物理体系的量子模仿、组合优化和量子机械进修。

      InfoQ:机械量子进修的前景是甚么?

      McClean: 从传统来看,量子机械进修至少有两个潜伏的优势。起首是加快或改进现有经典搜集的练习。我们并没有在比来的任务中从这个角度去商量成绩。

      其次是量子搜集可以比经典搜集更简洁地表示风趣的概率分布。这类想法主意是建立在如许的知识基本之上——我们知道有些量子概率分布难以从经典义务中取样。

      假设分布之间的这类差别被证明是精确的(即使是关于经典的数据),那么这能够意味着可以练习出更精确的机械进修分类器,可以在练习时降低本钱或取得更好的泛化误差。不过,我想明白的是,今朝这些优势很洪程度上是基于经典数据推想出来的,而在经典的机械进修中,证据必须是基于经历的。是以,在这两篇论文中,我们试图在实际中加强对这个想法主意的测试才能,欲望在不久的将来量子设备将许可我们摸索这类能够性。

      量子霸权是指量子计算机有才能处理经典计算机没法处理的成绩的一种猜想。这是量子计算研究范畴最热点的课题之一,简直触及一切重要公司,包含谷歌、IBM、微软等公司。以谷歌为例,谷歌的目标是经过过程构建一个 50 量子位的量子处理器和应用模仿掷硬币的方法来证明量子霸权。

      THE END
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      标签: AI
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