[发明专利]量子神经网络

权利要求书

1.一种由一个或多个量子处理器实施的量子神经网络系统，所述量子神经网络包括：

输入量子神经网络层，包括(i)在初始量子状态下准备的、并且编码机器学习任务数据输入的多个量子比特，以及(ii)在初始状态下准备的目标量子比特；

中间量子神经网络层序列，每个中间量子神经网络层包括对所述多个量子比特和目标量子比特进行操作的多个量子逻辑门；和

输出量子神经网络层，包括测量量子门，所述测量量子门对所述目标量子比特进行操作，并且提供表示所述量子神经网络已经被训练来执行的机器学习任务的解决方案的数据作为输出。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述机器学习任务包括二进制分类任务。

3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述机器学习任务数据输入包括布尔函数输入{0,1}ⁿ，并且所述机器学习任务的解决方案包括布尔函数输出{0,1}。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统，其中，每个中间量子神经网络层包括(i)单量子比特量子逻辑门，(ii)双量子比特量子逻辑门，或者(iii)单量子比特量子逻辑门和双量子比特量子逻辑门两者。

5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述单量子比特量子门包括形式为exp(-iθX_j)的单量子比特门。

6.根据权利要求4所述的系统，其中，所述双量子比特量子门包括形式为exp(iθZ_jZ_k)的双量子比特门。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统，其中，所述中间量子神经网络层序列将所述编码的机器学习任务数据输入映射到所述目标量子比特的演化状态。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，将所述编码的机器学习任务数据输入映射到所述目标量子比特的演化状态包括：将酉算子应用于所述初始量子状态，所述酉算子由所述量子逻辑门的量子逻辑门参数进行参数化。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的系统，其中，在所述初始状态下准备所述多个量子比特包括设置所述多个量子比特中每一个量子比特的z方向。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的系统，其中，所述表示所述量子神经网络已经被训练来执行的所述机器学习任务的解决方案的数据包括取决于所述多个量子比特和目标量子比特的演化量子状态的测量结果，其中，所述演化量子状态取决于在每个中间量子神经网络层中的对所述多个量子比特和目标量子比特进行操作的所述多个量子逻辑门。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的系统，其中，所述测量量子门测量所述目标量子比特的y方向。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的系统，其中，所述量子神经网络替换被训练来执行所述机器学习任务的经典深度神经网络的顶部n层。

13.根据权利要求12所述的系统，其中，所述机器学习任务数据输入包括来自所述经典深度神经网络的输出。

14.根据权利要求1至13中任一项所述的系统，其中，所述多个量子比特和目标量子比特被排列为具有最近邻交互的二维网格。