目錄 第　1 章 背景知識　1 1.1　什么是量子計算　1 1.1.1　量子計算和經(jīng)典計算的基本差異　1 1.1.2　量子計算的基本概念　2 1.1.3　量子計算的發(fā)展　3 1.2　什么是量子機器學(xué)習(xí)　6 1.2.1　機器學(xué)習(xí)的基本概念　6 1.2.2　量子機器學(xué)習(xí)的基本概念　7 1.2.3　量子機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用前景　8 1.3　量子機器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程與趨勢　9 1.3.1　量子機器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史　9 1.3.2　量子機器學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀　10 1.3.3　量子機器學(xué)習(xí)的未來發(fā)展　11 第　2 章 量子計算基礎(chǔ)　12 2.1　量子比特與量子態(tài)　12 2.1.1　量子比特的基本概念　12 2.1.2　量子疊加態(tài)　14 2.2　量子計算的特性　14 2.2.1　量子并行計算　15 2.2.2　量子糾纏特性　15 2.3　量子邏輯門　16 2.3.1　量子邏輯門的基本概念　16 2.3.2　常用的單量子比特邏輯門　19 2.4　量子測量　26 2.4.1　量子測量的基本概念　27 2.4.2　量子測量的實現(xiàn)　28 2.5　量子算法　29 2.5.1　多伊奇-約薩算法　30 2.5.2　格羅弗算法　31 2.5.3　舒爾算法　32 2.5.4　HHL 算法　33 第3　章 量子機器學(xué)習(xí)框架VQNet　34 3.1　VQNet 與量子機器學(xué)習(xí)　34 3.1.1　量子機器學(xué)習(xí)框架　34 3.1.2　量子機器學(xué)習(xí)框架與經(jīng)典機器學(xué)習(xí)框架的區(qū)別及聯(lián)系　34 3.1.3　VQNet 的組成　35 3.2　VQNet 的模型與優(yōu)化　36 3.2.1　經(jīng)典梯度與量子梯度　36 3.2.2　自動微分　39 3.2.3　模型訓(xùn)練　41 3.2.4　模型優(yōu)化　42 3.3　VQNet 的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　44 3.3.1　Tensor 與QTensor　44 3.3.2　QTensor 函數(shù)與屬性　45 3.3.3　創(chuàng)建函數(shù)　45 3.3.4　數(shù)字函數(shù)　46 3.3.5　邏輯函數(shù)　49 3.3.6　矩陣操作　49 3.3.7　實用函數(shù)　50 3.4　VQNet 的經(jīng)典模塊　51 3.4.1　Module 類與經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)層　52 3.4.2　損失函數(shù)　55 3.4.3　激活函數(shù)　56 3.4.4　優(yōu)化算法　56 3.5　VQNet 的量子模塊　58 3.5.1　量子計算層　58 3.5.2　量子邏輯層　61 3.5.3　量子線路組合　63 3.5.4　量子測量　64 3.5.5　量子算法模塊　65 3.6　小結(jié)　70 第4　章 支持向量機　71 4.1　經(jīng)典支持向量機　71 4.1.1　SVM 的基本原理　71 4.1.2　SVM 的優(yōu)化目標(biāo)與約束條件　73 4.1.3　SVM 在分類和回歸問題中的應(yīng)用　75 4.1.4　SVM 的優(yōu)缺點與改進方法　77 4.2　量子支持向量機　78 4.2.1　QSVM 的基本原理　78 4.2.2　量子核方法　79 4.2.3　QSVM 的優(yōu)化目標(biāo)與約束條件　80 4.3　量子支持向量機的具體實現(xiàn)　81 4.3.1　QSVM 的實現(xiàn)方法與流程　81 4.3.2　量子算法的復(fù)雜度與誤差控制　82 4.3.3　QSVM 的訓(xùn)練過程與預(yù)測過程　83 4.3.4　QSVM 在VQNet 中的實現(xiàn)　84 4.3.5　QSVM 的數(shù)據(jù)分類應(yīng)用　88 4.4　小結(jié)　90 第5　章 聚類　92 5.1　經(jīng)典聚類　92 5.1.1　聚類的概念與基本原理　92 5.1.2　常用的聚類算法　93 5.1.3　性能度量和距離計算　95 5.1.4　聚類算法的優(yōu)缺點與改進方法　97 5.2　量子聚類　98 5.2.1　量子聚類的基本原理　98 5.2.2　常用的量子聚類算法　99 5.2.3　基于相似度的量子聚類算法　99 5.3　量子聚類在VQNet 中的實現(xiàn)　100 5.3.1　量子K-Means 算法流程　101 5.3.2　量子K-Means 算法相似度計算　101 5.3.3　基于VQNet 的量子K-Means 算法　102 5.3.4　量子K-Means 算法在鳶尾花聚類問題中的應(yīng)用　103 5.4　小結(jié)　107 第6　章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　108 6.1　經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　108 6.1.1　CNN 的基本原理　108 6.1.2　卷積運算與池化運算　109 6.2　量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　111 6.2.1　QCNN 的基本原理　111 6.2.2　QCNN 的線路設(shè)計和優(yōu)化　112 6.3　量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的應(yīng)用　114 6.3.1　CNN 的圖像識別過程　115 6.3.2　QCNN 圖像編碼　115 6.3.3　QCNN 圖像特征提取　117 6.3.4　QCNN 手寫數(shù)字識別　118 6.4　小結(jié)　124 第7　章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　125 7.1　經(jīng)典循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　125 7.1.1　傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性　125 7.1.2　RNN 的基本原理　125 7.1.3　RNN 的應(yīng)用領(lǐng)域　126 7.1.4　RNN 的梯度消失與梯度爆炸問題　127 7.2　長短時記憶網(wǎng)絡(luò)　127 7.2.1　LSTM 網(wǎng)絡(luò)的基本原理　128 7.2.2　LSTM 網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域　129 7.3　量子循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　130 7.3.1　QRNN 的基本原理　130 7.3.2　QRNN 的量子線路設(shè)計　133 7.3.3　QRNN 的應(yīng)用領(lǐng)域　134 7.4　量子長短時記憶網(wǎng)絡(luò)　135 7.4.1　QLSTM 網(wǎng)絡(luò)的基本原理　135 7.4.2　QLSTM 網(wǎng)絡(luò)的量子線路設(shè)計　137 7.4.3　QLSTM 網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域　137 7.5　量子循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用　138 7.5.1　文本分類的基本問題　139 7.5.2　基于QRNN 的文本分類方法　139 7.5.3　基于QLSTM 網(wǎng)絡(luò)的文本分類方法　140 7.6　小結(jié)　141 第8　章 生成對抗網(wǎng)絡(luò)　142 8.1　經(jīng)典生成對抗網(wǎng)絡(luò)　142 8.1.1　GAN 的基本原理　142 8.1.2　GAN 的基本構(gòu)成　143 8.1.3　GAN 的優(yōu)缺點　143 8.1.4　GAN 的應(yīng)用領(lǐng)域　144 8.2　量子生成對抗網(wǎng)絡(luò)　146 8.2.1　QGAN 的基本原理　146 8.2.2　QGAN 的基本構(gòu)成　147 8.2.3　QGAN 的優(yōu)缺點　148 8.3　量子生成對抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用　148 8.3.1　QGAN 的量子態(tài)生成線路設(shè)計　149 8.3.2　QGAN 的生成指標(biāo)與實驗　150 8.3.3　QGAN 的應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)　151 8.4　小結(jié)　153 第9　章 自然語言處理　154 9.1　經(jīng)典自然語言處理　154 9.1.1　NLP 的基本原理　154 9.1.2　自然語言處理的基本流程　155 9.1.3　文本分類　155 9.2　量子自然語言處理　158 9.2.1　QNLP 的基本原理　158 9.2.2　QNLP 的發(fā)展歷程　159 9.3　語法感知QNLP　161 9.3.1　語法感知的基本原理　161 9.3.2　語法感知QNLP 的應(yīng)用領(lǐng)域　161 9.3.3　語法感知QNLP 的具體實現(xiàn)與實驗　162 9.4　量子Transformer　163 9.4.1　Transformer 的基本原理　163 9.4.2　Transformer 的應(yīng)用領(lǐng)域　165 9.4.3　QTransformer 的量子線路設(shè)計　166 9.5　量子情感分析的應(yīng)用　166 9.5.1　經(jīng)典情感分析　166 9.5.2　量子情感分析的基本原理　167 9.5.3　基于語法感知QNLP 的情感分析應(yīng)用　168 9.5.4　基于QTransformer 的情感分析應(yīng)用　168 9.6　小結(jié)　171 主要術(shù)語對照表　172 參考文獻　175