在金融中实施量子生成对抗网络（qGAN）与 QCBM

Santanu Ganguly

在金融中实施量子生成对抗网络（qGAN）与 QCBM

量子物理 2025-02-27 v2 人工智能新兴技术机器学习

作者: Santanu Ganguly

摘要

量子机器学习（QML）是由量子计算与经典机器学习（ML）这两个最令人兴奋的研究领域交叉而成的学科，其中 ML 与人工智能（AI）被预测为将受量子机器崛起影响的首批领域。量子计算机现今已用于药物发现、材料与分子建模以及金融。本工作中，我们讨论量子机器学习（QML）在金融中应用的一些新兴活跃研究方向。我们讨论某些已成为金融界各种应用活跃关注点的 QML 模型。我们使用真实世界金融数据集，在模拟环境中比较 qGAN（量子生成对抗网络）和 QCBM（量子电路玻恩机）等模型。对于 qGAN，我们定义判别器与生成器的量子电路，并展示通过 QML 在金融中实现未来量子优势的前景。

关键词

量子机器学习 qGAN QCBM 金融量子生成对抗网络量子电路玻恩机金融数据集

引用

@article{arxiv.2308.08448,
  title  = {Implementing Quantum Generative Adversarial Network (qGAN) and QCBM in Finance},
  author = {Santanu Ganguly},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2308.08448},
  year   = {2025}
}

备注

AI Summit, London

在金融中实施量子生成对抗网络（qGAN）与 QCBM

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关键词

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