谷歌证明量子神经网络可训练图像分类

   <p style="text-align:center"><img alt="谷歌证明量子神经网络可训练图像分类" src="https://simg.open-open.com/show/b8eb0d8cf1c4c1d55a1e80ba8fc77fc9.jpg" /></p>    <p>文/晓查</p>    <p>谷歌人工智能量子（Google AI Quantum）团队最近发表了两篇论文，介绍了他们在理解量子计算机学习任务方面取得的新进展。</p>    <p>量子计算，它能给 AI 技术的发展带来什么帮助吗？</p>    <p>的确可以！</p>    <p>谷歌已经证明了量子计算也能解决传统机器学习中的图像分类问题，而且随着技术发展，量子计算机将在在学习能力上超越经典的神经网络。</p>    <p>另外量子计算还能解决经典网络中一些棘手问题，比如预防出现模型训练中的梯度消失问题。</p>    <p style="text-align:center"><img alt="谷歌证明量子神经网络可训练图像分类" src="https://simg.open-open.com/show/6b0e735d4457df2f147e563142532432.jpg" /></p>    <p><strong>量子神经网络</strong></p>    <p>在第一篇论文中，谷歌构建一个神经网络的量子模型，研究如何在量子处理器上执行神经网络的分类任务。</p>    <p>谷歌把这个模型叫做量子神经网络（QNN），希望它能用在近期出现的量子处理器上。</p>    <p>虽然目前的工作主要是理论上的，但 QNN 的结构有助于在不久的将来对量子计算机进行实现和测试。</p>    <p>QNN 可以通过标记数据的监督学习进行调整，谷歌已经在理论上证明了可以在 MNIST 数据集上训练它进行图像分类。</p>    <p>谷歌预计，随着量子计算机硬件规模的发展，未来 QNN 的能力将足够与经典神经网络匹敌，从而实现“量子霸权”。</p>    <p style="text-align:center"><img alt="谷歌证明量子神经网络可训练图像分类" src="https://simg.open-open.com/show/a794e1bca6a7902fdca523bc79a52f82.jpg" /></p>    <p>在第二篇论文中，谷歌专注于量子神经网络和经典神经网络训练中的关键难题，即梯度消失或爆炸（vanishing or exploding gradients）的问题。</p>    <p>在传统的神经网络中，神经元权重良好的、无偏见的初始猜测通常与随机性无关，但是在某些情况下也存在一些困难。</p>    <p>量子计算恰恰能解决这方面的问题。</p>    <p>谷歌的论文表明，量子几何（quantum geometry）的独特特征能够阻止某些不良的初始化情况产生，帮助我们进入到到函数的稳定区，防止选取到那些会导致梯度消失的初始化策略。</p>    <p>这项工作对未来初始化和训练量子神经网络的策略具有指导意义。谷歌希望从这些量子几何状态中能获得启发，实现训练网络的新算法。</p>    <p style="text-align:center"><img alt="谷歌证明量子神经网络可训练图像分类" src="https://simg.open-open.com/show/177e2eec930ef9768fdc0b9f0ec2a754.jpg" /></p>    <p><strong>实现量子霸权</strong></p>    <p>谷歌今年在量子计算领域动作频繁。</p>    <p>3 月份，谷歌开发出了 Bristlecone 量子处理器，它拥有 72 个量子比特，是迄今为止最大的量子芯片。超过了 IBM 的 50 量子比特和英特尔的 49 量子比特。</p>    <p style="text-align:center"><img alt="谷歌证明量子神经网络可训练图像分类" src="https://simg.open-open.com/show/fd9a51fb98e4c8bb39f7d6e90e6800f6.jpg" /></p>    <p>谷歌希望用 Bristlecone 实现所谓量子霸权，即量子计算机在某些数学计算中的性能完全超过传统超级计算机。</p>    <p>NASA 量子人工智能实验室（QuAIL）和谷歌一起，共同研究如何将“各种各样的优化和采样问题”映射到量子计算机上，希望在一年内实现该目标。</p>    <p>谷歌还计划在 5 年内实现量子计算技术的商业化。但这并不是说谷歌要推出面向市场的量子计算机。</p>    <p>由于超导量子计算机需要保持在接近绝对零度附近，因此不能把它从实验室里搬出来。预计谷歌届时会允许用户通过云 API 连接到量子计算机上。</p>    <p>论文地址</p>    <p>Classification with Quantum Neural Networks on Near Term Processors：</p>    <p>https://arxiv.org/abs/1802.06002</p>    <p>Barren Plateaus in Quantum Neural Network Training Landscapes：</p>    <p>来自: <a href="/misc/goto?guid=5047997782968096917" id="link_source2">新浪科技</a></p>