机器学习之量子机器学习(Quantum Machine Learning, QML)
量子机器学习(Quantum Machine Learning, QML)是一门结合量子计算与机器学习的新兴交叉领域。它利用量子计算的优势(如并行计算、量子叠加和量子纠缠)来解决传统机器学习中难以处理的问题,或提升算法效率和性能。
QML 的核心要素
-
量子计算的特性:
- 量子叠加:允许量子比特(qubit)同时处于多个状态,提高并行计算能力。
- 量子纠缠:使多个量子比特的状态相互关联,增强数据表示和处理能力。
- 量子干涉:通过对量子状态的干涉来优化问题解。
-
机器学习的核心问题:
- 数据分类、聚类和降维。
- 模型的优化与训练。
- 高维数据的处理和特征提取。
-
QML 的结合:
QML 利用量子计算的优势,解决传统计算资源难以应对的高维度问题和非线性优化任务。
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