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量子物理

arXiv:2311.15444 (quant-ph)
[提交于 2023年11月26日 ]

标题: 量子扩散模型

标题: Quantum Diffusion Models

Authors:Andrea Cacioppo, Lorenzo Colantonio, Simone Bordoni, Stefano Giagu
摘要: 我们提出了一种生成扩散模型的量子版本。 在此算法中,人工神经网络被参数化量子电路所取代,以便直接生成量子态。 我们展示了该算法的完整量子版本和潜在量子版本;我们还展示了这些模型的条件版本。 这些模型的性能已通过定量指标和定性评估进行评估。 已经在一个简化的算法版本上在真实的NISQ量子硬件上进行了实现。
摘要: We propose a quantum version of a generative diffusion model. In this algorithm, artificial neural networks are replaced with parameterized quantum circuits, in order to directly generate quantum states. We present both a full quantum and a latent quantum version of the algorithm; we also present a conditioned version of these models. The models' performances have been evaluated using quantitative metrics complemented by qualitative assessments. An implementation of a simplified version of the algorithm has been executed on real NISQ quantum hardware.
评论: 20页,13图
主题: 量子物理 (quant-ph)
引用方式: arXiv:2311.15444 [quant-ph]
  (或者 arXiv:2311.15444v1 [quant-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.15444
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Andrea Cacioppo [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2023 年 11 月 26 日 22:07:12 UTC (16,916 KB)
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