一文概覽量子機器學習!
【導讀】 大家好，我是泳魚。一個樂于探索和分享AI知識的碼農(nóng)！熟話說，“遇事不決 量子力學！”。 當兩股科技頂流 —— 量子計算 + 人工智能 相遇 ，會產(chǎn)生怎么樣的火花呢？
今天帶來的這篇文章 首先介 紹了量子計算+機器學習的基本概念，接著從五個方面分別介紹了量子機器學習，分別是量子有監(jiān)督學習、量子無監(jiān)督學習、量子強化學習、量子深度學習、量子遷移學習、量子降維學習，并介紹了幾種常用的量子機器學習庫，最后 對量子機器學習未來的工作進行展望。
1 量子機器學習
量子計算 是一種基于量子力學原理的計算技術(shù)，它利用量子比特的疊加態(tài)和糾纏態(tài)，能夠快速地處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，并且能夠解決一些經(jīng)典計算難以解決的問題。
機器學習 是一種讓計算機能夠通過經(jīng)驗和數(shù)據(jù)自我改進的技術(shù)。在機器學習中，計算機通過對訓練數(shù)據(jù)的分析和學習， 可以自動地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，并根據(jù)這些規(guī)律和模式進行預測和決策。
量子計算與機器學習的結(jié)合是一個新興的研究領(lǐng)域，稱為量子機器學習。量子機器學習的目標是利用量子計算的優(yōu)勢，如量子并行性和量子糾纏，來加速機器學習的訓練和推理過程，同時也可以為量子計算提供更好的應用場景和更高的應用價值。
雖然量子機器學習仍處于發(fā)展初期，但已經(jīng)有一些實質(zhì)性的進展。例如，量子支持向量機的實現(xiàn)已經(jīng)被證明可以在量子計算機上實現(xiàn)指數(shù)級加速，而量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練也已經(jīng)在實驗中得到了初步的驗證。隨著量子計算技術(shù)的不斷發(fā)展和機器學習算法的不斷創(chuàng)新，相信量子機器學習將會成為一個重要的研究領(lǐng)域，并為人工智能的發(fā)展帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。
2 量子機器學習與傳統(tǒng)機器學習的聯(lián)系和區(qū)別
量子機器學習算法可以通過經(jīng)典機器學習算法來優(yōu)化和改進，例如使用經(jīng)典的優(yōu)化算法來優(yōu)化量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。傳統(tǒng)機器學習算法也可以通過量子計算的方法來處理高維數(shù)據(jù)和非線性問題，例如使用量子支持向量機來處理高維數(shù)據(jù)。因此，量子機器學習算法和傳統(tǒng)機器學習算法可以相互補充和促進。
量子機器學習算法和傳統(tǒng)機器學習算法存在的區(qū)別可以從數(shù)據(jù)表示方式、計算方式、算法復雜度、應用場景、研究方向等方面來分析。
2.1 數(shù)據(jù)表示方式
傳統(tǒng)機器學習算法使用經(jīng)典的二進制表示方式來表示數(shù)據(jù)，而量子機器學習算法使用量子態(tài)來表示數(shù)據(jù)。量子態(tài)是一種復雜的數(shù)學對象，它可以表示多個狀態(tài)的疊加和糾纏關(guān)系。
2.2 計算方式
傳統(tǒng)機器學習算法使用經(jīng)典的計算方式來處理數(shù)據(jù)，而量子機器學習算法使用量子計算的方式來處理數(shù)據(jù)。量子計算是一種基于量子力學原理的計算方式，它可以在較短的時間內(nèi)處理復雜的問題。量子計算的基本單位是量子比特（qubit），它可以表示多個狀態(tài)的疊加和糾纏關(guān)系。
2.3 算法復雜度
量子機器學習算法的時間復雜度通常比傳統(tǒng)機器學習算法低，但是空間復雜度通常比傳統(tǒng)機器學習算法高。這是因為量子機器學習算法可以利用量子計算的并行性質(zhì)，在較短的時間內(nèi)找到最優(yōu)解。但是，量子機器學習算法需要存儲和操作大量的量子態(tài)，這需要更多的存儲空間和計算資源。
2.4 應用場景
傳統(tǒng)機器學習算法適用于處理低維數(shù)據(jù)和線性問題，而量子機器學習算法適用于處理高維數(shù)據(jù)和非線性問題。傳統(tǒng)機器學習算法通常使用線性模型或者基于樹的模型來處理數(shù)據(jù)，這些模型在處理高維數(shù)據(jù)和非線性問題時效果不佳。而量子機器學習算法可以使用量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者量子支持向量機等模型來處理高維數(shù)據(jù)和非線性問題，這些模型可以利用量子計算的優(yōu)勢來提高算法的效率和準確性。
2.5 研究方向
傳統(tǒng)機器學習算法的研究主要集中在算法的改進和優(yōu)化上，例如深度學習、強化學習等。而量子機器學習算法的研究主要集中在算法的設(shè)計和實現(xiàn)上，例如量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、量子支持向量機等。此外，量子機器學習算法還需要解決量子糾錯、量子噪聲等問題，這些問題在傳統(tǒng)機器學習算法中并不需要考慮。
3 量子機器學習算法步驟
量子機器學習算法的步驟可以概括為：將經(jīng)典數(shù)據(jù)和特征轉(zhuǎn)換為量子態(tài)，對量子態(tài)進行量子算法運算，將量子輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為經(jīng)典輸出結(jié)果。這些步驟的具體實現(xiàn)方式和順序取決于具體的算法和任務。
3.1 量子數(shù)據(jù)編碼
量子數(shù)據(jù)編碼的目的是將經(jīng)典數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為量子態(tài)，以便在量子計算機上進行處理。量子數(shù)據(jù)編碼可以使用不同的方法，如量子振幅編碼、量子相位編碼等。例如，在量子支持向量機算法中，可以使用量子振幅編碼將經(jīng)典數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為量子態(tài)。
3.2 量子特征映射
量子特征映射的目的是將經(jīng)典特征轉(zhuǎn)換為量子態(tài)，以便在量子計算機上進行處理。量子特征映射可以使用不同的方法，如量子線性變換、量子非線性變換等。例如，在量子支持向量機算法中，可以使用量子線性變換將經(jīng)典特征映射到量子態(tài)上 。
3.3 量子算法運算
量子算法運算的目的是對量子態(tài)進行處理，以實現(xiàn)機器學習的任務。量子算法運算可以使用不同的方法，如量子相位估計、量子相位放大等。例如，在量子支持向量機算法中，可以使用量子相位估計算法來計算支持向量機分類器的核函數(shù)值。 具體來說，可以將經(jīng)典的核函數(shù)表示為一個量子電路，然后使用量子相位估計算法來估計其相位，從而得到分類器的輸出。
3.4 量子測量
對量子態(tài)進行測量，得到經(jīng)典輸出結(jié)果。這一步驟可以使用不同的測量方法，如基態(tài)測量、投影測量等。例如，在量子支持向量機算法中，可以使用基態(tài)測量來得到分類器的輸出結(jié)果 。
3.5 經(jīng)典數(shù)據(jù)解碼
將量子輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為經(jīng)典輸出結(jié)果。這一步驟可以使用不同的解碼方法，如量子振幅放大、量子相位估計等。例如，在量子支持向量機算法中，可以使用量子振幅放大來增強分類器的輸出結(jié)果。
不同的量子機器學習算法可以使用不同的編碼、特征映射、算法、測量和解碼方法，以實現(xiàn)不同的機器學習任務。具體來說，可以使用量子梯度下降算法來計算損失函數(shù)的梯度，并使用量子模擬算法來模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播過程。最后，可以使用量子測量和經(jīng)典數(shù)據(jù)解碼來將量子輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為經(jīng)典輸出結(jié)果。
除了上述步驟，量子機器學習算法還需要考慮一些其他的問題，例如：- 量子噪聲和誤差 ：量子計算機的運算過程容易受到噪聲和誤差的影響，因此需要采取相應的糾錯和校準方法來提高算法的魯棒性和可靠性。
- 量子資源的利用 ：量子計算機的資源有限，因此需要設(shè)計高效的量子算法來充分利用這些資源，同時避免不必要的浪費。
- 經(jīng)典和量子計算的結(jié)合 ：量子機器學習算法通常需要與經(jīng)典計算機進行交互和結(jié)合，因此需要設(shè)計合適的接口和協(xié)議來實現(xiàn)這種交互和結(jié)合。
-
算法的可解釋性和可驗證性 ：量子機器學習算法通常比經(jīng)典機器學習算法更難以解釋和驗證，因此需要設(shè)計相應的方法來提高算法的可解釋性和可驗證性，以便更好地理解和應用這些算法。
4 量子機器學習分類
量子機器學習的研究內(nèi)容包括量子有監(jiān)督學習、量子無監(jiān)督學習、量子強化學習、量子深度學習、量子遷移學習、量子降維學習。
表 １ 量子機器學 習算法
4.1 量子有監(jiān)督學習
有監(jiān)督量子分類算法是一種基于量子計算的算法，用于分類問題。它需要有標記的訓練數(shù)據(jù)，以便訓練模型。在量子監(jiān)督學習中，訓練數(shù)據(jù)包括輸入和輸出，通過訓練數(shù)據(jù)來學習輸入和輸出之間的關(guān)系。
常見的有監(jiān)督量子分類算法包括量子K近鄰算法（KNN）、量子支持向量機（SVM）（圖2）、量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（圖3） 、 量子決策樹算法（圖4）等 。其中，量子支持向量機可以用于分類和回歸問題。量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于圖像識別、語音識別等任務。量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實現(xiàn)方式大致可分為以下幾類：基于測量的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；基于量子點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；基于量子門電路的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（圖5）；基于量子比特的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（圖6）等。
圖2 SVM 特征空間映射示意圖
圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖
圖4 決策樹分類過程實例圖
圖5 基于量子門電路的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
圖6 基于量子比特的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.2 量子無監(jiān)督學習
量子無監(jiān)督學習是一種基于量子計算的無監(jiān)督學習方法，它不需要有標記的訓練數(shù)據(jù)，而是通過將數(shù)據(jù)編碼為量子態(tài)，利用量子態(tài)的疊加和糾纏性質(zhì)，將數(shù)據(jù)點分組成不同的簇，從而提取出有用的信息。在量子無監(jiān)督學習中，訓練數(shù)據(jù)只包括輸入，沒有輸出，通過訓練數(shù)據(jù)來學習輸入之間的關(guān)系。量子無監(jiān)督學習可以用于聚類、降維等任務。
常見的量子無監(jiān)督學習方法包括量子主成分分析（QPCA）（圖7）、量子自編碼器（QAE）、 量子K-means聚類算法等。這些算法可以在較短的時間內(nèi)找到最優(yōu)的聚類結(jié)果，但在某些情況下可能會失效。 其中，量子主成分分析可以通過量子計算機的優(yōu)勢來加速經(jīng)典主成分分析算法，從而實現(xiàn)更高效的降維任務； 量子聚類可以通過量子計算機的優(yōu)勢來加速經(jīng)典聚類算法，從而實現(xiàn)更高效的聚類任務。
圖7 主成分分析示意圖
4.3 量子強化學習
量子強化學習是一種基于量子計算的強化學習算法，它可以用于智能控制和自適應優(yōu)化等領(lǐng)域，如游戲、機器人控制等任務。在量子強化學習中，智能體通過與環(huán)境的交互來學習如何做出最優(yōu)決策，從而最大化累積獎勵。 與經(jīng)典強化學習相比，量子強化學習可以在較短的時間內(nèi)找 出 最優(yōu)的策略，但在某些情況下可能會失效。
常見的量子強化學習算法包括量子Q學習、量子策略梯度等。量子Q學習是利用量子態(tài)的疊加和糾纏性質(zhì)來更新Q值函數(shù)；量子策略梯度是利用量子態(tài)的疊加和糾纏性質(zhì)來更新策略函數(shù)。這些算法都利用了量子計算的優(yōu)勢，如疊加和糾纏性質(zhì)，來解決強化學習中的問題。
4.4 量子深度學習
量子深度學習是一種基于量子計算的深度學習方法，它利用量子計算的優(yōu)勢來解決深度學習中的問題。在量子深度學習中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和輸入數(shù)據(jù)都被表示為量子態(tài)，并利用量子態(tài)的疊加和糾纏性質(zhì)來進行計算。與經(jīng)典深度學習相比，量子深度學習可以在較短的時間內(nèi)找到最優(yōu)的參數(shù)，但在某些情況下可能會失效。
常見的量子深度學習算法包括量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、量子變分算法等。量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用量子態(tài)的疊加和糾纏性質(zhì)來進行計算。量子變分算法利用量子態(tài)的疊加和糾纏性質(zhì)來進行參數(shù)優(yōu)化。
4.5 量子遷移學習
量子遷移學習是一種基于量子計算的遷移學習方法，它利用已有的量子數(shù)據(jù)來幫助解決新的量子學習問題。在量子遷移學習中，已有的量子數(shù)據(jù)被稱為源域數(shù)據(jù)，新的量子學習問題被稱為目標域問題。通過將源域數(shù)據(jù)和目標域問題進行映射，可以將源域數(shù)據(jù)的知識遷移到目標域問題中，從而提高目標域問題的學習效果。在量子遷移學習中，通過將已學習的知識遷移到新的任務中來加速學習過程。量子遷移學習可以用于快速適應新的任務。
常見的量子遷移學習算法包括量子域自適應遷移學習、量子域遷移學習等。量子域自適應遷移學習利用量子態(tài)的疊加和糾纏性質(zhì)來進行計算;量子域遷移學習利用量子態(tài)的疊加和糾纏性質(zhì)來進行源域數(shù)據(jù)和目標域問題之間的映射。
4.6 量子降維學習
量子降維學習是一種基于量子計算的降維學習方法，它利用量子計算的優(yōu)勢來解決高維數(shù)據(jù)的降維問題。在量子降維學習中，高維數(shù)據(jù)被表示為量子態(tài)，并利用量子態(tài)的疊加和糾纏性質(zhì)來進行計算。與經(jīng)典降維學習相比，量子降維學習可以在較短的時間內(nèi)找到最優(yōu)的降維方案，但在某些情況下可能會失效。
常見的量子降維學習算法包括量子主成分分析、量子流形學習等。量子主成分分析利用量子態(tài)的疊加和糾纏性質(zhì)來進行計算；量子流形學習利用量子態(tài)的疊加和糾纏性質(zhì)來進行流形學習。
5 量子機器學習庫
量子機器學習庫是一組工具和算法，用于構(gòu)建和訓練量子機器學習模型。由于真實的量子計算的硬件設(shè)施過于昂貴，對于研究者而言，需要借助經(jīng)典計算機對量子線路（演化）進行仿真，從而開展研究。這些量子機器學習的仿真庫旨在幫助研究人員和開發(fā)人員更好地理解和利用量子計算的優(yōu)勢。它們的實現(xiàn)方式各不相同，但都提供了豐富的工具和算法，用于構(gòu)建和訓練量子機器學習模型。常見的量子機器學習庫包括Qiskit Machine Learning、PennyLane、Cirq、TensorFlow Quantum和TensorCircuit等。
5.1 Qiskit Machine Learning
Qiskit Machine Learning是IBM Qiskit量子計算平臺的一部分，它提供了一系列工具和算法，用于構(gòu)建和訓練量子機器學習模型。Qiskit Machine Learning支持多種量子機器學習任務，包括分類、回歸和強化學習等。它還提供了一些經(jīng)典機器學習算法的量子實現(xiàn)，例如量子支持向量機和量子主成分分析。
Qiskit Machine Learning與IBM Q Experience集成，這使得用戶可以在IBM Q Experience上運行他們的量子機器學習模型，并比較它們的性能。此外，Qiskit Machine Learning還提供了一些量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建工具，例如量子變分電路和量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些工具使得用戶可以構(gòu)建和訓練各種類型的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以解決不同的量子機器學習問題。
5.2 PennyLane
PennyLane是一個開源的量子機器學習庫，由Xanadu開發(fā)。它提供了一系列工具和算法，用于構(gòu)建和訓練量子機器學習模型。PennyLane支持多種量子機器學習任務，包括分類、回歸和強化學習等。它還提供了一些經(jīng)典機器學習算法的量子實現(xiàn)，例如量子支持向量機和量子主成分分析。
PennyLane支持多種量子計算平臺，包括IBM Q、Google Cirq和Rigetti Forest等。這使得用戶可以在不同的量子硬件上運行他們的量子機器學習模型，并比較它們的性能。此外，PennyLane還提供了一些量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建工具，例如量子變分電路和量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些工具使得用戶可以構(gòu)建和訓練各種類型的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以解決不同的量子機器學習問題。
5.3 Cirq
Cirq是Google開發(fā)的一個開源的量子計算框架，用于構(gòu)建、測試和運行量子算法。Cirq支持多種量子計算平臺，包括Google的量子處理器和模擬器。它提供了一系列工具和算法，用于構(gòu)建和運行量子電路，并進行量子模擬和量子算法的測試。
Cirq提供了一種用于構(gòu)建和運行量子電路的Python API，這使得用戶可以使用Python編寫量子算法，并在Cirq中進行量子模擬和量子算法的測試。此外，Cirq還提供了一些量子算法的實現(xiàn)，例如量子隨機行走和量子主成分分析。
總之，Cirq是一個功能強大的量子計算框架，它為用戶提供了豐富的工具和算法，以構(gòu)建、測試和運行量子算法。它的Python API和量子算法的實現(xiàn)使得用戶可以使用Python編寫量子算法，并在Cirq中進行量子模擬和量子算法的測試。
5.4 TensorFlow Quantum
TensorFlow Quantum是Google開發(fā)的一個開源的量子機器學習庫。它結(jié)合了TensorFlow和Cirq，提供了一種用于構(gòu)建和訓練量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架。TensorFlow Quantum支持多種量子機器學習任務，包括分類、回歸和強化學習等。它還提供了一些經(jīng)典機器學習算法的量子實現(xiàn)，例如量子支持向量機和量子主成分分析。
TensorFlow Quantum支持多種量子計算平臺，包括Google的量子處理器和模擬器。這使得用戶可以在不同的量子硬件上運行他們的量子機器學習模型，并比較它們的性能。此外，TensorFlow Quantum和PennyLane一樣，還提供了一些量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建工具，例如量子變分電路和量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
5.5 TensorCircuit
TensorCircuit是最新的量子計算庫，里面結(jié)合了開發(fā)者對已經(jīng)存在的庫的不足之處的反思，應該是代表了量子計算庫研究方面最新的進展。
TensorCircuit由純 Python 編寫，基于張量網(wǎng)絡(luò)引擎，直接構(gòu)建在成熟的機器學習框架 TensorFlow、JAX、PyTorch 之上，兼容自動微分、即時編譯、硬件加速和矢量化并行等先進的工程范式，適用于理想、噪聲和近似情況下量子經(jīng)典混合范式和變分量子算法的高效模擬。它還具有簡潔優(yōu)雅的接口，靈活可擴展的架構(gòu)，全面豐富的功能，相較其他軟件數(shù)量級加速的性能和特定線路結(jié)構(gòu)下上百個量子比特的模擬能力。如下TensorFlow 接口的代碼示例：
import tensorcircuit as tcimport tensorflow as tf
K = tc.set_backend("tensorflow")
n = 1
def loss(params, n):c = tc.Circuit(n)for i in range(n):c.rx(i, theta=params[0, i])for i in range(n):c.rz(i, theta=params[1, i])loss = 0.0for i in range(n):loss += c.expectation([tc.gates.z(), [i]])return tf.math.real(loss)
def vgf(params, n):with tf.GradientTape() as tape:tape.watch(params)l = loss(params, n)return l, tape.gradient(l, params)
vgf = tf.function(vgf)params = tf.random.normal([2, n])print(vgf(params, n))
從學術(shù)研究的角度來看，仿真量子計算庫的規(guī)模越大越好，且支持GPU能顯著提高效率；對于研究者而言，編寫底層代碼繁瑣，因此便捷性和快速實施是第一準則；對于工業(yè)界而言，易用性和便捷性同樣重要。
6 總結(jié)與展望
量子機器學習是一個較為空白的交叉研究領(lǐng)域，結(jié)合了量子力學和機器學習的原理。 首先，它利用量子計算的高并行性來提高機器學習處理、分析和挖掘大數(shù)據(jù)的能力；其次，它借鑒量子力學的原理來促進新機器學習算法的產(chǎn)生；第三，它借鑒傳統(tǒng)傳統(tǒng)的機器學習算法，提出了量子力學領(lǐng)域的一種新的研究方法 ，如提出新的量子斷層分析方 法。
近年來量子機器學習吸引著越來越多的科研團隊、企業(yè)和個體研究者，該領(lǐng)域的研究不僅可以推動機器學習發(fā)展提高機器學習的學習效率和學習精度，也可促進量子世界的繁榮發(fā)展。加之，大數(shù)據(jù)時代來臨、人工智能方興未艾，這些都是推動量子機器學習發(fā)展的內(nèi)在動力。綜上所述，未來量子機器學習的研究令人振奮，同時也充滿挑戰(zhàn)。關(guān)注??公眾號回復【量子】獲取相關(guān)綜述
