TeD-Q：一个张量网络增强的分布式混合量子机器学习框架
量子物理
2024-12-10 v2 计算物理
摘要
TeD-Q 是一个用于量子机器学习、变分量子算法（VQA）和量子计算模拟的开源软件框架。它无缝集成了经典机器学习库与量子模拟器，使用户能够在训练量子机器学习模型时利用经典机器学习的强大能力。TeD-Q 支持自动微分，提供反向传播、参数平移和有限差分方法来获取梯度。借助张量缩并，可以模拟具有大量量子比特的量子电路。TeD-Q 还提供图形模式，可实时可视化量子电路和训练进度。
引用
@article{arxiv.2301.05451,
title = {TeD-Q: a tensor network enhanced distributed hybrid quantum machine learning framework},
author = {Yaocheng Chen and Chung-Yun Kuo and Yuxuan Du and Dacheng Tao and Xingyao Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.05451},
year = {2024}
}
备注
20 pages, 15 figures