如何在量子模型中处理经典数据？

📌 一句话摘要

本文解释了量子机器学习（QML）的基本工作流程，并详细介绍了将经典数据编码为量子态的四种主要方法：基向量编码、角度编码、振幅编码和特征映射编码。

📝 详细摘要

本文全面介绍了量子机器学习（QML），重点探讨了经典数据与量子模型之间的关键桥梁。文章概述了三种主要工作流程：全量子、量子数据结合经典算法，以及最常见的混合量子机器学习（Hybrid QML）。讨论的核心在于数据编码——即将经典特征映射到量子态的过程。作者详细介绍了四种技术：基向量编码（二进制映射）、角度编码（使用旋转门）、振幅编码（指数级压缩）和特征映射（高阶非线性变换）。每种方法都附有 Qiskit 代码示例，并讨论了其实际权衡，例如电路深度和硬件限制。

💡 主要观点

- 混合量子-经典模型是当前 QML 应用的标准。 由于 NISQ 时代硬件的局限性，这些模型使用经典计算机进行优化和数据输入，同时利用量子电路执行特征映射和状态处理等特定计算任务。

数据编码是 QML 中一项基础的架构选择，而不仅仅是预处理步骤。 用于将经典数据映射到量子态的方法（无论是通过振幅、相位还是旋转）定义了模型运行所在的量子希尔伯特空间，并直接决定了其表达能力和量子优势的潜力。

不同编码方法在量子比特效率和电路深度之间存在显著权衡。 振幅编码提供了指数级的数据压缩，但需要复杂且容易产生噪声的深层电路；而角度编码实现更简单且更稳健，但每个特征需要一个量子比特，限制了可扩展性。

💬 文章金句

- 在量子机器学习中，数据的编码方式往往与所使用的模型同样重要。

经典机器学习侧重于设计特征，而量子机器学习往往侧重于将特征编码为量子态。
QML 并不是要取代经典机器学习。相反，它是在寻找学习过程中量子系统可能提供优势的部分。
特征映射更进一步，引入了非线性，捕捉特征交互并利用纠缠。

📊 文章信息

AI 评分：83

来源：Towards Data Science

作者：Sara A. Metwalli

分类：人工智能

语言：英文

阅读时间：9 分钟

字数：2041

标签：量子机器学习, QML, 数据编码, Qiskit, 量子计算

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如何在量子模型中处理经典数据？

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