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基于参数化量子电路的条件生成对抗网络研究

基于参数化量子电路的条件生成对抗网络研究

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作者：张颖南京信息工程大学

学位级别：硕士

量子机器学习是量子信息领域内新兴的子课题,其将量子计算潜在的加速能力和经典机器学习模型的学习和适应能力结合在一起,尝试提出全新的量子机器学习算法或经典机器学习算法的对应量子方案。随着量子计算机在计算规模和稳定性方面的突... 详细信息

量子机器学习是量子信息领域内新兴的子课题,其将量子计算潜在的加速能力和经典机器学习模型的学习和适应能力结合在一起,尝试提出全新的量子机器学习算法或经典机器学习算法的对应量子方案。随着量子计算机在计算规模和稳定性方面的突破,量子机器学习的研究也在不断深入。本文主要研究对象是基于参数化量子电路（PQC）的量子生成对抗网络（QGAN）,是经典生成对抗网络在量子领域的扩展,通过量子生成器和判别器的对抗性训练,学习拟合样本集合的分布。参数化量子电路对算法性能的影响是目前的相关工作中被忽略的一点,并且算法在功能、应用方面仍有改进的空间。因此本文在对PQC结构进行深入研究的基础上,提出了量子条件生成对抗网络算法,主要工作如下:（1）首先提出了三个评价参数化量子电路性能的指标,以规避贫瘠高原、提升PQC训练稳定性和优化电路性能为目标,研究量子电路的结构化设计方案。提出电路优化策略,并通过假设影响电路性能的因素,采用控制变量法进行实验验证。最后在实验电路中选取综合性能较好的结构,应用在后续的算法设计中。（2）在经典条件生成对抗网络的启发下,提出了适用于生成量子数据和经典数据的条件生成对抗网络的量子方案。通过在模型输入中增加条件信息,使生成器学习到目标分布且具备根据条件信息生成特定数据的能力,实现了算法功能的拓展。详尽阐述了条件信息的量子态制备、判别器和生成器的PQC设计以及量子电路参数梯度的估计方法。通过经典数据和量子混合态的分类生成实验,验证了算法的正确性和有效性。（3）在量子条件生成对抗网络的基础上,提出了更加符合实际应用需求的混合量子-经典条件生成对抗网络。该设计利用经典判别器完成分类任务,规避了量子机器学习的“输入瓶颈”。通过BAS数据的分类生成实验,验证了算法的有效性;通过自定义图像数据集和公共图像数据集（MNIST）的分类生成实验,表明了算法具备拟合高维经典数据分布的潜力。

关键词：量子机器学习量子条件生成对抗网络参数化量子电路混合量子-经典模型贫瘠高原

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基于树形结构的变分量子线路模型设计研究

基于树形结构的变分量子线路模型设计研究

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作者：朱鸿生沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

随着量子计算的蓬勃发展,将量子计算强大的计算能力和经典机器学习相结合是量子计算的最前沿的发展方向。在有噪声的中尺度量子计算机(Noisy Intermediate-Scale Quantum,NISQ)时代,变分量子算法(Variational Quantum Algorithms,VQA)... 详细信息

随着量子计算的蓬勃发展,将量子计算强大的计算能力和经典机器学习相结合是量子计算的最前沿的发展方向。在有噪声的中尺度量子计算机(Noisy Intermediate-Scale Quantum,NISQ)时代,变分量子算法(Variational Quantum Algorithms,VQA)是实现量子优势最有前途的方法。VQA是一种量子经典-混合算法,通常使用经典优化器来训练变分量子线路(Variational Quantum Circuit,VQC)。然而在训练中会产生贫瘠高原现象,这意味着在优化变分量子线路时,其梯度在某些区域几乎为零,降低量子线路的可训练性,甚至不可训练。本文主要通过设计VQC结构,包括旋转层和纠缠层的量子逻辑门选择,量子纠缠结构的设计来缓解量子线路中贫瘠高原现象。本文首先分析了多层变分量子线路的结构构造方案,并结合树形张量网络结构和多层变分量子线路结构,设计一种多层树形变分量子线路结构。该结构通过将旋转层和纠缠层相融合形成一种树形结构,既继承多层变分量子线路的可扩展性,又满足树形张量网络低资源消耗性。其次根据量子线路的表达能力、纠缠能力以及避免贫瘠高原能力,进行量子线路性能仿真与优化。仿真实验结果表明,多层变分量子线路结构无法避免贫瘠高原现象,本文设计的多层树形变分量子线路结构在表达能力和纠缠能力方面均强于多层变分量子线路结构并且能够有效缓解贫瘠高原现象。最后提出基于多层树形变分量子线路结构的变分量子分类器模型,进一步验证所设计线路结构的性能,将本文设计的线路结构与多层变分量子线路结构的变分量子分类器进行网络攻击分类预测实验对比。仿真实验结果表明,本文设计的分类器模型准确度更高,模型综合性能更强、消耗资源更低,证明了其线路结构的高性能和可行性。

关键词：变分量子算法变分量子线路树形结构贫瘠高原变分量子分类器

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基于变分量子电路的量子生成对抗网络研究

基于变分量子电路的量子生成对抗网络研究

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作者：赵胶胶南京信息工程大学

学位级别：硕士

随着量子信息和量子算法的不断发展,研究者们也开始考虑如何将现有的经典生成对抗网络(GANs)算法应用到量子计算机中。从理论上说,相对于经典计算机,量子计算机在特定问题上可以实现加速,甚至可以实现指数级加速。因此,量子计算与GANs... 详细信息

随着量子信息和量子算法的不断发展,研究者们也开始考虑如何将现有的经典生成对抗网络(GANs)算法应用到量子计算机中。从理论上说,相对于经典计算机,量子计算机在特定问题上可以实现加速,甚至可以实现指数级加速。因此,量子计算与GANs的结合不仅可以加快GANs训练的速度,而且一旦量子计算机达到实用阶段,对量子生成对抗网络算法(QGANs)的研究就可以应用到量子计算机中并进一步推动其实用化进程。本论文主要从输入数据、生成器量子电路构造方式和变分量子电路(VQCs)的拓扑结构三个方面对QGANs进行改进,以稳定模型训练过程、解决贫瘠高原问题和优化电路为主要目的,其具体研究内容如下:(1)QGANs生成过程具有较大的随机性,不太适用于现实场景。为了解决该问题,提出了一种量子条件生成对抗网络算法。该算法在输入数据中添加有关真实数据的条件信息,其中条件信息采用one-hot形式进行多粒子W态编码,使生成器学习到目标分布且具备根据条件信息生成特定数据的能力。性能分析表明,与GANs相比,本算法可以将时间复杂度从O(N)降低为O(N)。另外,比Qu GAN消耗更少的量子资源。最后,在Penny Lane上以BAS(3,3)和量子混合态的生成为例进行实验,进而验证了算法的可行性。(2)由于随着电路层数和参数个数的增加,随机初始化VQCs的梯度呈指数下降,导致模型无法进行有效训练。为了解决这个贫瘠高原问题,提出了一种基于继承分层学习的混合量子-经典GANs算法。利用继承分层学习构造生成器量子电路,在优化过程中将上一层训练后的参数继承到下一层,为下一层提供了有利的初始参数。此外,生成器采用环型拓扑构建VQCs,使得模型更加适用于嘈杂中型量子设备。最后,在模拟平台上进行生成BAS图和手写数字实验,表明本算法可以更快地收敛到纳什均衡点。(3)利用目前量子算法中常见的拓扑构造电路所需的成本较高或构造的量子电路可表达能力和纠缠能力较弱。为了解决这个问题,提出了一种新型的嵌套型变分量子电路拓扑结构。该拓扑是将量子位平均分为多组,每组内部量子位采用全连接型进行连接,组之间采用环型进行连接。最后,实验结果表明,嵌套型的可表达和纠缠能力比线型和环型结构高,且量子电路越深,嵌套型的优势就越明显。另外,与全连接型相比,嵌套型具有相似的性能,但所需的成本要低于全连接型。

关键词：变分量子电路量子条件生成对抗网络贫瘠高原混合量子-经典生成对抗网络嵌套型拓扑

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