一个原因是量子波函数具有不可克隆的特性,为了能够随时随地复现它,一个好的想法就是把能够产生这个波函数的随机线路的参数,用经典浮点数把它保存在磁盘上。 图1:量子线路对抗学习示意图,T, G 和 D 均为量子线路,T 即 Target,是需要被学习的线路,G 即 Generator,是用来仿制 T 的量子波函数生成线路,D 即 Di...
第一损失函数用于使生成器输出的伪造量子态数据与真实量子态数据之间的差距最小；构造判别器的第二损失函数，第二损失函数用于使判别器输出第一判别结果为假且输出第二判别结果为真的概率最大化；交替执行对生成器的第一训练和对判别器的第二训练，直到达到训练截止条件，完成量子生成对抗网络...
量子生成对抗网络(Quantum GAN)结合了量子计算和生成对抗网络的优势,能够处理高维数据,为药物研发提供了新的途径。通过量子电路和经典神经网络的结合,有望生成具有特定药物特性的分子,为新药研发带来新的突破。 本文将围绕主成分分析、机器学习和多目标优化在化合物特征药物筛选中的应用,以及量子生成对抗网络在药物发现(附...
量子生成对抗网络(Quantum GAN)结合了量子计算和生成对抗网络的优势,能够处理高维数据,为药物研发提供了新的途径。通过量子电路和经典神经网络的结合,有望生成具有特定药物特性的分子,为新药研发带来新的突破。 本文将围绕主成分分析、机器学习和多目标优化在化合物特征药物筛选中的应用,以及量子生成对抗网络在药物发现(附...
Python量子生成对抗网络QGAN神经网络的药物发现研究|附数据代码 开发新药是一项极具挑战性的工作,传统方法耗时漫长且成功率较低。随着人工智能和机器学习的发展,为新药研发带来了新的机遇。本文介绍了一种基于量子生成对抗网络(Quantum GAN,QGAN)的方法在药物发现中的应用,通过利用量子计算的优势处理高维数据,为药物研发...
Python量子生成对抗网络QGAN神经网络的药物发现研究|附数据代码 开发新药是一项极具挑战性的工作,传统方法耗时漫长且成功率较低。随着人工智能和机器学习的发展,为新药研发带来了新的机遇。本文介绍了一种基于量子生成对抗网络(Quantum GAN,QGAN)的方法在药物发现中的应用,通过利用量子计算的优势处理高维数据,为药物研发...
公司的研究小组已开创性地将量子计算和生成式人工智能两项快速发展的技术相结合，探索药物研发过程中的先导化合物的发现，并成功证明量子生成对抗网络在生成化学中的潜在优势。这项研究发表在计算化学领域权威期刊美国化学学会旗下《化学信息与建模》杂志，由英矽智能专注于计算机辅助药物研发工作的台湾研发中心和鸿海研究院...
具体来说,我们提出一个量子生成对抗网络模型(QGAN),该模型是一种经典-量子混合架构,其中以参数量子电路作为生成器,以经典神经网络作为区分器。所提出的QGAN具有以下特征或潜在优势: 1.具有内在的生成离散数据的能力,而经典GAN由于梯度消失问题并不擅长生成离散数据。2.避免了目前大多数量子机器学习算法所面临的输入/...
本文将围绕主成分分析、机器学习和多目标优化在化合物特征药物筛选中的应用,以及量子生成对抗网络在药物发现(附数据代码)中的研究展开,旨在探索更加高效、准确的药物筛选和发现方法,为乳腺癌的治疗提供新的候选药物。 主成分分析、机器学习、多目标优化对化合物特征进行药物筛选 ...
本文将围绕主成分分析、机器学习和多目标优化在化合物特征药物筛选中的应用,以及量子生成对抗网络在药物发现(附数据代码)中的研究展开,旨在探索更加高效、准确的药物筛选和发现方法,为乳腺癌的治疗提供新的候选药物。 主成分分析、机器学习、多目标优化对化合物特征进行药物筛选 ...