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      正在閱讀:中科大成功研發(fā)新型量子機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征提取

      中科大成功研發(fā)新型量子機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征提取

      2021-08-25 13:31:09來(lái)源:鎂客網(wǎng) 關(guān)鍵詞:量子計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)閱讀量:23037

      導(dǎo)讀:該技術(shù)能夠提升機(jī)器學(xué)習(xí)的效率和效果,未來(lái)有望在較大規(guī)模量子處理器上得到應(yīng)用。
        近日,中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)中國(guó)科學(xué)院微觀磁共振重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室杜江峰、王亞、李兆凱等人在量子機(jī)器學(xué)習(xí)研究中取得重要進(jìn)展,研發(fā)出新型量子特征提取算法,實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了對(duì)未知量子系統(tǒng)矩陣的分析與信息提取。
       
        機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,為了成功完成特定任務(wù),人工智能往往需要大量數(shù)據(jù)用于總結(jié)與分類,這對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的存儲(chǔ)與處理能力提出了很高的要求。
       
        而此次中科大研究的量子機(jī)器學(xué)習(xí)方向,可以將量子算法的并行加速特性應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域中,提升人工智能系統(tǒng)的效率與能力,有望在未來(lái)實(shí)現(xiàn)基于量子系統(tǒng)的人工智能。
       
        使用量子算法進(jìn)行特征提取的理論思路最早于2014年提出,但其原始設(shè)想基于量子相位估計(jì)算法,需要大量量子比特作為輔助寄存器,因此一直未能在真實(shí)實(shí)驗(yàn)體系中予以實(shí)現(xiàn)。
       
        為解決這一限制,研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出新型基于共振的量子主成分分析技術(shù),將輔助量子比特的需求降低到1個(gè),大大降低實(shí)驗(yàn)難度。
       
        同時(shí),為減少實(shí)際實(shí)驗(yàn)中的噪聲干擾,該技術(shù)還可以結(jié)合量子相干保護(hù)手段,有利于在實(shí)際量子處理器物理平臺(tái)上達(dá)到高精度與高效率的量子計(jì)算。
       
        據(jù)了解,杜江峰院士團(tuán)隊(duì)自2012年以來(lái)率先開(kāi)展了量子人工智能的實(shí)驗(yàn)研究,相關(guān)工作如:量子手寫識(shí)別,是量子人工智能應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題的最早案例,展示了量子技術(shù)加速人工智能問(wèn)題的潛力;特征值檢測(cè)、線性方程組求解等技術(shù)為機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)運(yùn)算提供了快速有效的量子方法。
       
        該成果已發(fā)表在近期的Science Advances上。另外此次研發(fā)的新技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程的量子加速,高效率提取出量子數(shù)據(jù)矩陣中的關(guān)鍵特征,用于后續(xù)進(jìn)一步分類與識(shí)別。
       
        (原標(biāo)題:中科大成功研發(fā)新型量子機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征提取)
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