文件名称:
Quantum_Machine_Learning_Express:该项目是Qiskit指导计划之一，旨在复制两篇论文arXiv-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-15
详细说明：增强Qiskit论文数据库和复制研究
该项目是对两篇论文的复制研究，和使用Qiskit环境。
我们将第一篇论文和第二篇论文分别称为Th20和Sim19。 TH20研究了参数化量子电路（PQC）的可表达性与基于该电路的简单量子分类器获得的精度之间的关系。 Sim19为混合量子经典算法定义了参数化量子电路的可表达性和纠缠能力。
TH20中的关键思想是：
使用4个量子位定义二维数据的最小嵌入（图3）
使用Sim19的PQC作为模板进行分类（请参见Sim19的图2。）
定义特定的聚合函数（从位字符串到分类标签的映射）
利用L1和L2损失来衡量分类器中的误差
研究梯度下降和亚当优化器以优化损失函数
利用9个特定的数据集来评估分类器（图2）。
TH20利用Sim19中已经存在的有关PQC的可表达性和纠缠能力的数据。 我们可以在这里做同样的事情。
我们研究的最终结果应该是：
使用状态向
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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