論文の概要: TeD-Q: a tensor network enhanced distributed hybrid quantum machine learning framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05451v1
• Date: Fri, 13 Jan 2023 09:35:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 15:30:32.513290
• Title: TeD-Q: a tensor network enhanced distributed hybrid quantum machine learning framework
• Title（参考訳）: ted-q - テンソルネットワークによる分散ハイブリッド量子機械学習フレームワーク
• Authors: Yaocheng Chen, Xingyao Wu, Chung-Yun Kuo, Yuxuan Du, and Dacheng Tao
• Abstract要約: TeD-Qは、量子機械学習のためのオープンソースのソフトウェアフレームワークである。 古典的な機械学習ライブラリと量子シミュレータをシームレスに統合する。 量子回路とトレーニングの進捗をリアルタイムで視覚化できるグラフィカルモードを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.07246314484875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: TeD-Q is an open-source software framework for quantum machine learning, variational quantum algorithm (VQA), and simulation of quantum computing. It seamlessly integrates classical machine learning libraries with quantum simulators, giving users the ability to leverage the power of classical machine learning while training quantum machine learning models. TeD-Q supports auto-differentiation that provides backpropagation, parameters shift, and finite difference methods to obtain gradients. With tensor contraction, simulation of quantum circuits with large number of qubits is possible. TeD-Q also provides a graphical mode in which the quantum circuit and the training progress can be visualized in real-time.
• Abstract（参考訳）: TeD-Qは、量子機械学習、変分量子アルゴリズム(VQA)、および量子コンピューティングのシミュレーションのためのオープンソースのソフトウェアフレームワークである。 従来の機械学習ライブラリと量子シミュレータをシームレスに統合することで、量子機械学習モデルをトレーニングしながら、従来の機械学習のパワーを活用することができる。 TeD-Qは、勾配を得るためのバックプロパゲーション、パラメータシフト、有限差分法を提供する自動微分をサポートする。 テンソル収縮により、多数の量子ビットを持つ量子回路のシミュレーションが可能となる。 TeD-Qはまた、量子回路とトレーニングの進捗をリアルタイムで視覚化できるグラフィカルモードも提供する。

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