用量子计算增强机器学习的方法是把困难的优化问题交给量子计算机。算法“工具箱”已经被量子信息界发展起来了，而挑战是去组合、调整和扩展这些工具以至于对传统计算机实现压倒性优势。三个用量子计算机解优化问题的方法解释见本页下方方框内表述。在把子任务交给量子计算时，有一点要特别注意。为了让这些方法能工作，需要把数据编码到量子系
这里主要讲第一篇文章,它是最早提出量子强化学习的文章。 量子强化学习领域其实包括两个方面:1)使用量子特性来帮助强化学习;2)使用强化学习来帮助进行量子电路设计。我们这里先讲第一种,第二种稍后会给大家介绍。 内容 量子计算的基本单元是量子比特 。其最重要的两个性质是叠加性和并行性。 经典计算里面有 NOT、...
第9章 量子强化学习 在某些情况下,无论是由Agent的量子处理能力,还是由探测环境中的叠加可能性,人们都可以实现量子加速。 9.1 量子强化学习算法 一个改进方案(DTB方案),这个方案能有效地解决强化学习中量子增强的问题。其重点是更普遍的、较少探索的强化设置。DPB方案提供了一种模式,用于确认量子效应能够提供帮助的...
近期发表于 Entropy 的一篇文章,提出了一种量子深度强化学习框架(QDRL),将变分量子图神经网络与深度 Q 学习结合,通过量子计算的叠加与纠缠特性,高效识别分布式关键节点,同时降低模型参数规模。这一方法在小规模网络训练后,展现了强大的跨场景泛化能力,并在合成与真实网络中超越经典算法。 量子深度强化学习的框架设计 Q...
1. 人工智能前沿技术：量子计算与强化学习的突破 人工智能技术的快速发展主要得益于算法的创新、数据的不断积累以及硬件性能的提升。在这其中，量子计算和强化学习被认为是未来人工智能领域最有潜力的两大技术。1.1 量子计算：开启新一轮计算革命 量子计算是一种基于量子叠加和量子纠缠的计算模型，其独特的优势在于可以...
这种新的量子控制范式,其创新之处在于对量子控制函数的改进以及提出的基于深度强化学习的高效优化方法。 为了创建一个全面的成本函数,首先需要为实际的量子控制过程创建一个物理模型,基于该模型,我们能够可靠地预测误差量。对量子计算的准确性最不利的误差之一就是泄漏:在计算过程中损失的量子信息量。这种信息泄漏通常发...
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🚀 可重复使用火箭的着陆阶段,是太空探索中至关重要的环节。面对巨大的速度和姿态管理挑战,传统控制系统如PID显得力不从心。💡 量子强化学习,以其独特的叠加状态量子位,为这一难题提供了新思路。它不仅提高了计算效率,还减少了内存需求,使得火箭的着陆更加稳定和可预测。🌌 在资源有限的火箭中,这种高效、灵活的...
近日谷歌的研究者就提出了用深度强化学习极大提升量子计算的性能。 不久前,机器之心曾报道了谷歌的量子霸权论文。实现强大的量子计算必不可少的就是对量子进行门控制,以此来保证去除干扰的量子状态,保证正确的量子信息能够精确快速地通过控制门。 量子霸权电路的控制操作。a. 实验中使用的量子电路示例;b. 单量子比特...
强化学习优化量子粒子群算法 目录 粒子群算法 简介 算法策略 算法步骤 支持向量机 简介 原理 核函数 粒子群优化算法的优化 基于粒子群优化算法的SVM的实现 粒子群算法 简介 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是1995年Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的[1]。粒子群算法是通过模拟鸟群捕食行为设计的一...