【量子機械学習】TensorFlow Quantum 0.2.0 Tutorials : Hello, many worlds

プログラミング
古典的ニューラルネットがどのように量子ビット・キャリブレーションエラーを訂正することを学習できるかを示す
【量子機械学習】TensorFlow Quantum 0.2.0 Tutorials : Hello, many worlds

【TensorFlow Quantum 0.2.0 Tutorials <量子機械学習>】
◆ Hello, many worlds
今回からチュートリアルに入ります。このチュートリアルでは古典的ニューラルネットがどのように量子ビット・キャリブレーションエラーを訂正することを学習できるかを示します。それは NISQ 回路を作成し、編集しそして起動するために Cirq を導入して Cirq が TensorFlow Quantum とどのように相互作用できるかを実演します。

TensorFlow Quantum は Google 社がオープンソース化した量子機械学習のためのフレームワークです。2/29 に初期バージョン (0.2.0) が公開されました。
TensorFlow Quantum は量子機械学習 のための Python フレームワークで、量子アルゴリズム研究者と機械学習研究者に TensorFlow の中から Google の量子計算フレームワークを活用することを可能にします。TensorFlow Quantum は量子データとハイブリッド量子-古典的モデルを構築することにフォーカスしています。

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