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中国科学家实现六层深度量子神经网络的传播算法

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发布时间：2023-07-21

 

近日，清华大学孙麓岩副教授研究团队报告了一个用六量子比特可编程超导处理器通过反向传播算法训练深度量子神经网络的实验演示。研究团队对反向传播算法的前向过程进行实验，并对后向过程进行了经典模拟。实验结果表明，三层深度量子神经网络可以有效训练为学习双量子位量子通道，平均保真度高达96.0%，分子氢的基态能量精度高达93.3%。以类似的方式训练六层深度量子神经网络，实现了高达94.8%的平均保真度。
 
该项工作表明，需要维持的相干量子位的数量不随深度量子神经网络的深度而扩展，从而为未来量子设备的量子机器学习应用提供理论支撑。
 
来源：
https://www.nature.com/articles/s41467-023-39785-8

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