量子人工智能:前沿进展电子书

内容提要

编委会

前言

第1章 绪论

1.1 人工智能发展趋势

1.1.1 新一代人工智能的范式转变

1.1.2 大模型和基础模型

1.1.3 多模态大模型

1.2 新一代人工智能如何迈向AGI

1.2.1 领域专业化不足

1.2.2 鲁棒性威胁

1.3 量子计算与人工智能

1.3.1 量子计算与经典计算的区别

1.3.2 量子计算与人工智能的关系

1.3.3 量子计算与人工智能协作的未来展望

1.4 量子计算简介

1.4.1 量子计算的发展历程

1.4.2 量子力学的基本假设

1.4.3 量子计算的基础知识

参考文献

第2章 基于线性代数的量子机器学习算法

2.1 基于稀疏矩阵的线性方程组求解算法

2.1.1 量子特征值变换算法

2.1.2 求解稀疏矩阵线性系统的量子算法

2.1.3 算法运行时间

2.1.4 矩阵求逆问题是BQP-完全问题

2.2 基于稠密矩阵的线性方程组求解算法

2.2.1 量子奇异值估计算法

2.2.2 求解稠密线性系统的量子算法

2.2.3 算法运行时间

2.3 量子主成分分析算法

2.3.1 量子主成分分析算法的背景

2.3.2 实现酉操作

2.3.3 提取密度矩阵的主成分

2.3.4 量子主成分分析算法的应用场景

2.4 量子回归算法

2.4.1 量子线性回归算法

2.4.2 量子线性回归算法的基本流程

2.4.3 量子线性回归算法的复杂度分析

2.5 量子岭回归算法

2.5.1 岭回归算法

2.5.2 量子岭回归算法的基本流程

2.5.3 量子岭回归算法的复杂度分析

2.6 量子支持向量机算法

2.6.1 支持向量机算法

2.6.2 基于量子主成分分析算法制备核矩阵

2.6.3 量子最小二乘法支持向量机

2.6.4 量子最小二乘法支持向量机的分类过程

2.6.5 量子最小二乘法支持向量机的复杂度分析

2.7 量子聚类算法

2.7.1 量子监督聚类算法

2.7.2 量子无监督聚类算法

2.7.3 量子聚类算法的复杂度分析

2.8 本章小结

参考文献

第3章 变分量子电路

3.1 变分量子电路的基本原理

3.2 量子电路拟设

3.2.1 问题启发型拟设

3.2.2 硬件高效拟设

3.3 测量

3.3.1 基矢变换

3.3.2 测量分组

3.4 损失函数

3.5 参数优化

3.5.1 无导数优化

3.5.2 含梯度优化

3.5.3 梯度消失

3.6 数据编码

3.6.1 基矢编码

3.6.2 振幅编码

3.6.3 角度编码

3.6.4 其他编码方式

3.7 量子电路与函数模型

3.8 变分量子电路的应用

3.8.1 量子化学

3.8.2 量子组合优化问题

3.8.3 量子机器学习

3.9 本章小结

参考文献

第4章 量子架构搜索

4.1 搜索空间

4.2 搜索策略

4.2.1 基于强化学习的搜索策略

4.2.2 基于进化算法的搜索策略

4.2.3 基于梯度优化的搜索策略

4.3 性能评估

4.3.1 基于电路训练的性能评估

4.3.2 基于预测器的性能评估

4.3.3 基于超级电路和参数共享的评估

4.3.4 无训练的性能评估

4.4 分布式量子架构搜索

4.5 本章小结

参考文献

第5章 量子生成对抗网络

5.1 生成对抗网络

5.2 量子生成对抗网络的研究

5.2.1 生成经典数据的量子生成对抗网络的研究

5.2.2 生成量子数据的量子生成对抗网络的研究

5.3 量子生成对抗网络的原理

5.3.1 量子生成对抗网络生成经典数据的原理

5.3.2 量子生成对抗网络生成量子数据的原理

5.4 量子生成对抗网络的应用

5.5 本章小结

参考文献

第6章 量子图机器学习

6.1 图与图机器学习

6.1.1 图的基本知识

6.1.2 图机器学习

6.2 图数据的量子态编码

6.2.1 结构化数据的量子态表示

6.2.2 基于量子随机游走的编码方式

6.2.3 基于变分量子电路的编码方式

6.3 量子图机器学习模型

6.3.1 量子图神经网络模型

6.3.2 量子图核模型

6.3.3 经典—量子混合图机器学习模型

6.4 量子图机器学习的应用前景

6.5 本章小结

参考文献

第7章 量子特征选择

7.1 特征选择

7.2 基于绝热量子计算的特征选择

7.2.1 二次无约束二值优化的表述

7.2.2 二次无约束二值优化问题的求解

7.3 基于通用量子计算的特征选择

7.3.1 量子包裹式特征选择

7.3.2 量子过滤式特征选择

7.3.3 量子图论特征选择

7.4 本章小结

参考文献

第8章 量子自然语言处理

8.1 量子自然语言处理的概述

8.1.1 量子自然语言处理与传统自然语言处理

8.1.2 量子自然语言处理的语义空间

8.2 量子自然语言处理的语义建模

8.2.1 基于语法解析的语义建模

8.2.2 量子启发式的语义建模

8.3 量子自然语言处理的语义交互

8.3.1 基于相似度的语义交互

8.3.2 基于迹内积的语义交互

8.3.3 基于量子干涉的语义交互

8.4 量子自然语言处理的计算平台

8.5 本章小结

8.5.1 量子自然语言处理的总结

8.5.2 量子自然语言处理的展望

参考文献