量子機器學習理論與實戰 郭國平 方圓 李蕾 9787115636676 【台灣高等教育出版社】

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書名:量子機器學習理論與實戰
ISBN:9787115636676
出版社:人民郵電
著編譯者:郭國平 方圓 李蕾
叢書名:量子計算理論與實踐
頁數:178
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1645202
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內容簡介

本書主要介紹量子機器學習的背景知識、基礎概念,以及一些重要的量子機器學習演算法的基本原理與實現。本書共9章,主要內容包括量子機器學習背景知識、量子計算基礎、量子機器學習框架VQNet、支持向量機、聚類、卷積神經網路、循環神經網路、生成對抗網路,以及自然語言處理。 本書既可作為高等院校量子機器學習相關專業研究生、教師及科研人員的教材或參考書,也可作為量子機器學習愛好者的自學用書。

作者簡介

郭國平,第十四屆全國人大代表,民革第十四屆中央委員會委員,中國科學院量子信息重點實驗室副主任,中國科學技術大學講席教授,中國計算機學會(CCF)量子計算專業委員會秘書長,安徽省量子計算工程研究中心主任,量子計算晶元安徽省重點實驗室主任,本源量子首席科學家、創始人,中國自主超導量子計算機研製團隊負責人。

目錄

第1章 背景知識
1 1 什麼是量子計算
1 1 1 量子計算和經典計算的基本差異
1 1 2 量子計算的基本概念
1 1 3 量子計算的發展
1 2 什麼是量子機器學習
1 2 1 機器學習的基本概念
1 2 2 量子機器學習的基本概念
1 2 3 量子機器學習的應用前景
1 3 量子機器學習的發展歷程與趨勢
1 3 1 量子機器學習的發展歷史
1 3 2 量子機器學習的研究現狀
1 3 3 量子機器學習的未來發展
第2章 量子計算基礎
2 1 量子比特與量子態
2 1 1 量子比特的基本概念
2 1 2 量子疊加態
2 2 量子計算的特性
2 2 1 量子并行計算
2 2 2 量子糾纏特性
2 3 量子邏輯門
2 3 1 量子邏輯門的基本概念
2 3 2 常用的單量子比特邏輯門
2 4 量子測量
2 4 1 量子測量的基本概念
2 4 2 量子測量的實現
2 5 量子演算法
2 5 1 多伊奇-約薩演算法
2 5 2 格羅弗演算法
2 5 3 舒爾演算法
2 5 4 HHL演算法
第3章 量子機器學習框架VQNet
3 1 VQNet與量子機器學習
3 1 1 量子機器學習框架
3 1 2 量子機器學習框架與經典機器學習框架的區別及聯繫
3 1 3 VQNet的組成
3 2 VQNet的模型與優化
3 2 1 經典梯度與量子梯度
3 2 2 自動微分
3 2 3 模型訓練
3 2 4 模型優化
3 3 VQNet的基本數據結構
3 3 1 Tensor與QTensor
3 3 2 QTensor函數與屬性
3 3 3 創建函數
3 3 4 數字函數
3 3 5 邏輯函數
3 3 6 矩陣操作
3 3 7 實用函數
3 4 VQNet的經典模塊
3 4 1 Module類與經典網路層
3 4 2 損失函數
3 4 3 激活函數
3 4 4 優化演算法
3 5 VQNet的量子模塊
3 5 1 量子計算層
3 5 2 量子邏輯層
3 5 3 量子線路組合
3 5 4 量子測量
3 5 5 量子演算法模塊
3 6 小結
第4章 支持向量機
4 1 經典支持向量機
4 1 1 SVM的基本原理
4 1 2 SVM的優化目標與約束條件
4 1 3 SVM在分類和回歸問題中的應用
4 1 4 SVM的優缺點與改進方法
4 2 量子支持向量機
4 2 1 QSVM的基本原理
4 2 2 量子核方法
4 2 3 QSVM的優化目標與約束條件
4 3 量子支持向量機的具體實現
4 3 1 QSVM的實現方法與流程
4 3 2 量子演算法的複雜度與誤差控制
4 3 3 QSVM的訓練過程與預測過程
4 3 4 QSVM在VQNet中的實現
4 3 5 QSVM的數據分類應用
4 4 小結
第5章 聚類
5 1 經典聚類
5 1 1 聚類的概念與基本原理
5 1 2 常用的聚類演算法
5 1 3 性能度量和距離計算
5 1 4 聚類演算法的優缺點與改進方法
5 2 量子聚類
5 2 1 量子聚類的基本原理
5 2 2 常用的量子聚類演算法
5 2 3 基於相似度的量子聚類演算法
5 3 量子聚類在VQNet中的實現
5 3 1 量子K-Means演算法流程
5 3 2 量子K-Means演算法相似度計算
5 3 3 基於VQNet的量子K-Means演算法
5 3 4 量子K-Means演算法在鳶尾花聚類問題中的應用
5 4 小結
第6章 卷積神經網路
6 1 經典卷積神經網路
6 1 1 CNN的基本原理
6 1 2 卷積運算與池化運算
6 2 量子卷積神經網路
6 2 1 QCNN的基本原理
6 2 2 QCNN的線路設計和優化
6 3 量子卷積神經網路在圖像識別中的應用
6 3 1 CNN的圖像識別過程
6 3 2 QCNN圖像編碼
6 3 3 QCNN圖像特徵提取
6 3 4 QCNN手寫數字識別
6 4 小結
第7章 循環神經網路
7 1 經典循環神經網路
7 1 1 傳統神經網路的局限性
7 1 2 RNN的基本原理
7 1 3 RNN的應用領域
7 1 4 RNN的梯度消失與梯度爆炸問題
7 2 長短時記憶網路
7 2 1 LSTM網路的基本原理
7 2 2 LSTM網路的應用領域
7 3 量子循環神經網路
7 3 1 QRNN的基本原理
7 3 2 QRNN的量子線路設計
7 3 3 QRNN的應用領域
7 4 量子長短時記憶網路
7 4 1 QLSTM網路的基本原理
7 4 2 QLSTM網路的量子線路設計
7 4 3 QLSTM網路的應用領域
7 5 量子循環神經網路的應用
7 5 1 文本分類的基本問題
7 5 2 基於QRNN的文本分類方法
7 5 3 基於QLSTM網路的文本分類方法
7 6 小結
第8章 生成對抗網路
8 1 經典生成對抗網路
8 1 1 GAN的基本原理
8 1 2 GAN的基本構成
8 1 3 GAN的優缺點
8 1 4 GAN的應用領域
8 2 量子生成對抗網路
8 2 1 QGAN的基本原理
8 2 2 QGAN的基本構成
8 2 3 QGAN的優缺點
8 3 量子生成對抗網路的應用
8 3 1 QGAN的量子態生成線路設計
8 3 2 QGAN的生成指標與實驗
8 3 3 QGAN的應用前景與挑戰
8 4 小結
第9
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