面向近期量子处理器的量子神经网络研究进展
Recent advances of quantum neural networks on the near term quantum processor作者机构：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京航空航天大学大数据与脑机智能高精尖创新中心北京100191 浙江大学智能系统与控制研究所杭州310027 新南威尔士大学工程与信息技术学院堪培拉2600澳大利亚
出 版 物：《中国科学：技术科学》 (Scientia Sinica(Technologica))
年 卷 期：2022年第52卷第4期
页 面：547-564页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 070201[理学-理论物理] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0702[理学-物理学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金(批准号:61903016,61803132) 德国亚历山大·冯·洪堡基金资助
摘 要：近年来,人工神经网络在各领域得到了广泛的应用,展现出强大的计算智能.与此同时,量子计算硬件也得到了飞速发展,近期量子处理器已具备较稳定的计算能力和抑制退相干能力,多家商用云量子计算机公司已能够为世界各地的学者们提供在线量子计算实验平台.在诸多技术领域的迅猛进展下,量子神经网络这一交叉领域也重获科学界的关注,涌现出了大量新的研究思路并取得了重要的实验进展.本文首先对早期量子神经网络的研究思路作简要阐述,然后对基于近期量子处理器的量子神经网络的数据编码、算法流程和量子电路设计等进行综述分析,最后总结量子神经网络领域的数个关键科学问题,对未来研究方向做出展望.
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