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基于量子门线路与机器学习协同设计的变分量子神经网络
1
作者
穆明
李红杏
+3 位作者
戚晗
赵亮
林娜
拱长青
《沈阳航空航天大学学报》
2022年第2期64-73,共10页
以人工神经网络(ANN)模型为基础,通过与量子并行计算、量子门线路以及变分量子线路等量子理论与量子力学概念相结合提出了一种优化的变分量子神经网络(VQNN)模型,该模型是由可在噪声中尺度量子(NISQ)设备上运行的量子线路结合机器学习(...
以人工神经网络(ANN)模型为基础,通过与量子并行计算、量子门线路以及变分量子线路等量子理论与量子力学概念相结合提出了一种优化的变分量子神经网络(VQNN)模型,该模型是由可在噪声中尺度量子(NISQ)设备上运行的量子线路结合机器学习(ML)策略构成的一种量子经典混合计算模型。其中量子线路由两部分组成:量子态编码线路用于将经典数据编码为量子态数据;变分量子线路(VQC)则学习目标状态并将信息编码到一个真实的量子数据结构之中。最终通过测量VQC量子态输出获得经典概率输出分布,利用经典计算机进行变分量子线路的参数优化处理,这种结构使得VQC与经典ML很容易地融合。进一步探索了使用VQNN来建立基于实际应用的分类器,将其应用在网络攻击检测领域。实验结果表明,对于KDD CUP99数据集,VQNN具有相对较高的检测性能,且均高于其他经典对比检测模型以及量子门线路神经网络模型。此外,该VQNN可以部署在近期绝大多数的NISQ设备中。同时,所提出的VQNN是首个可以部署在NISQ中进行网络攻击检测的模型。
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关键词
量子
门
线路
量子
神经网络
变分
量子
线路
变分
量子
神经网络
网络
攻击检测
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职称材料
题名
基于量子门线路与机器学习协同设计的变分量子神经网络
1
作者
穆明
李红杏
戚晗
赵亮
林娜
拱长青
机构
沈阳航空航天大学计算机学院
出处
《沈阳航空航天大学学报》
2022年第2期64-73,共10页
基金
国家自然科学基金(项目编号:61701322),辽宁省教育厅科学基金(项目编号:L2013064)。
文摘
以人工神经网络(ANN)模型为基础,通过与量子并行计算、量子门线路以及变分量子线路等量子理论与量子力学概念相结合提出了一种优化的变分量子神经网络(VQNN)模型,该模型是由可在噪声中尺度量子(NISQ)设备上运行的量子线路结合机器学习(ML)策略构成的一种量子经典混合计算模型。其中量子线路由两部分组成:量子态编码线路用于将经典数据编码为量子态数据;变分量子线路(VQC)则学习目标状态并将信息编码到一个真实的量子数据结构之中。最终通过测量VQC量子态输出获得经典概率输出分布,利用经典计算机进行变分量子线路的参数优化处理,这种结构使得VQC与经典ML很容易地融合。进一步探索了使用VQNN来建立基于实际应用的分类器,将其应用在网络攻击检测领域。实验结果表明,对于KDD CUP99数据集,VQNN具有相对较高的检测性能,且均高于其他经典对比检测模型以及量子门线路神经网络模型。此外,该VQNN可以部署在近期绝大多数的NISQ设备中。同时,所提出的VQNN是首个可以部署在NISQ中进行网络攻击检测的模型。
关键词
量子
门
线路
量子
神经网络
变分
量子
线路
变分
量子
神经网络
网络
攻击检测
Keywords
quantum gate circuits
quantum neural networks
variational quantum circuits
variational quantum neural networks
network attack detection
分类号
TP3-05 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于量子门线路与机器学习协同设计的变分量子神经网络
穆明
李红杏
戚晗
赵亮
林娜
拱长青
《沈阳航空航天大学学报》
2022
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