Python untuk pembelajaran mesin kuantum

Untuk memulakan pembelajaran mesin kuantum (QML), alat pilihan adalah Python, dan perpustakaan seperti Pennylane, Qiskit, Kuantum Tensorflow atau Pytorch Quantum dipasang; Kemudian membiasakan diri dengan proses dengan menjalankan contoh, seperti menggunakan Pennylane untuk membina rangkaian saraf kuantum; kemudian melaksanakan model mengikut langkah -langkah penyediaan set data, pengekodan data, membina litar kuantum parametrik, latihan pengoptimuman klasik, dan lain -lain; Dalam pertempuran sebenar, anda harus mengelakkan mengejar model kompleks dari awal, memberi perhatian kepada batasan perkakasan, mengamalkan struktur model hibrid, dan terus merujuk kepada dokumen terkini dan dokumen rasmi untuk menindaklanjuti pembangunan.

Pembelajaran Mesin Kuantum (QML) adalah medan canggih yang menggabungkan pengkomputeran kuantum dan pembelajaran mesin, dan Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang paling utama, secara semulajadi menjadi alat pertama untuk memulakan dengan QML. Jika anda sudah biasa dengan Python dan mempunyai pemahaman tentang pengkomputeran kuantum atau pembelajaran mesin, anda sudah mempunyai asas untuk meneroka QML.

Pasang perpustakaan dan persekitaran yang diperlukan

Untuk mula menggunakan python untuk pembelajaran mesin kuantum, anda perlu memasang beberapa perpustakaan yang biasa digunakan:

• Pennylane : Disediakan oleh Xanadu, yang direka untuk pembelajaran mesin kuantum, menyokong pelbagai simulator kuantum dan peranti sebenar.
• Qiskit : Rangka kerja pengkomputeran kuantum yang dibangunkan oleh IBM juga menyokong beberapa sambungan pembelajaran mesin.
• Kuantum Kuantum / Pytorch Tensorflow : Modul Integrasi Kuantum yang disediakan secara rasmi oleh Google dan Pytorch sesuai untuk orang yang mempunyai asas ML yang sedia ada untuk memulakan dengan cepat.

Kaedah pemasangan biasanya sangat mudah, seperti menggunakan PIP untuk memasang Pennylane:

 PIP Pasang Pennylane

Perpustakaan ini biasanya datang dengan tutorial dan contoh. Adalah disyorkan untuk menjalankan beberapa demo terlebih dahulu untuk melihat kesannya, seperti membina model rangkaian saraf kuantum yang mudah.

Bina model QML pertama

Melaksanakan model pembelajaran mesin kuantum di Python, proses asas termasuk:

• Sediakan dataset klasik (seperti iris, mnist)
• Mengodkan data klasik ke dalam keadaan kuantum
• Bina litar kuantum parameter (PQC) sebagai teras model
• Masukkan hasil output kuantum ke dalam pengoptimum klasik untuk latihan

Mengambil Pennylane sebagai contoh, anda boleh menentukan litar kuantum sebagai fungsi yang berbeza dan kemudian melatihnya dengan keturunan kecerunan dan kaedah lain. Kaedah ini sangat mirip dengan rangkaian saraf tradisional, kecuali lapisan kuantum digunakan di tengah.

Untuk memberi contoh mudah: Jika anda ingin menentukan sama ada keadaan kuantum tergolong dalam kategori tertentu, anda boleh menentukan litar sub-litar yang mengandungi parameter, data yang dikodkan input, mengeluarkan nilai pengukuran, dan kemudian mengoptimumkan parameter melalui fungsi kehilangan klasik.

Kunci proses ini adalah untuk memahami cara "memetakan" data klasik ke qubit, yang dipanggil "pengekodan data". Pengekodan sudut biasa, pengekodan amplitud dan kaedah lain akan menjejaskan ekspresi model.

Kemahiran dan langkah berjaga -jaga praktikal

Apabila melakukan projek QML, terdapat beberapa perkara biasa tetapi mudah untuk mengabaikan mata untuk memberi perhatian kepada:

• Jangan mengejar model kompleks dari awal : Sumber kuantum adalah terhad, dan eksperimen berskala kecil lebih mudah untuk debug.
• Fokus pada batasan perkakasan : Kebanyakan orang sedang berkembang dengan simulator, tetapi penggunaan sebenar memerlukan mempertimbangkan bunyi dan bilangan qubit.
• Model campuran lebih praktikal : merawat bahagian kuantum sebagai pengekstrak ciri, dan menggabungkan dengan rangkaian saraf tradisional, ia sering lebih berkesan daripada model kuantum tulen.
• Kertas rujukan dan dokumen rasmi : QML sedang berkembang pesat, kaedah baru muncul satu demi satu, dan penting untuk memastikannya dikemas kini.

Di samping itu, beberapa sumber pembelajaran disyorkan:

• Tutorial Pennylane
• Modul Pembelajaran Mesin Qiskit
• Terdapat banyak contoh TFQ yang berjalan di Google Colab

Pada dasarnya itu sahaja. Python mempunyai ekosistem yang matang dalam pembelajaran mesin kuantum dan rantaian alat selesai, tetapi masih mengambil sedikit masa untuk memahami dan mengamalkannya benar -benar menguasai. Ia tidak rumit pada mulanya, tetapi butirannya mudah diabaikan, jadi ambil perlahan -lahan.

Atas ialah kandungan terperinci Python untuk pembelajaran mesin kuantum. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!