趋近智
高级量子机器学习算法与实现
章节 1: 重温量子计算与机器学习基础知识
量子态的高级线性代数
量子电路与通用门集重温
量子纠缠与非局域性对量子机器学习的影响
QML中的密度矩阵与混合态
经典机器学习优化方法回顾
信息几何在经典与量子模型中
经典与量子算法的复杂度理论
章节 2: 高级量子数据编码与特征映射
量子特征映射的数学原理
高阶多项式量子特征映射
数据重上传技术：提升表达能力
特征映射表达能力与纠缠能力的分析
核对齐与量子特征空间
高维经典数据编码
动手实践：实现定制量子特征映射
章节 3: 量子核方法：理论与实现
量子核方法技巧的形式体系
计算量子核矩阵
量子核的性质
经典核与量子核的几何差异
核函数集中现象与缓解
量子核支持向量机 (QSVM)
QSVM在复杂数据集上的实施
动手实践：比较量子核函数
章节 4: 变分量子算法在机器学习中的应用
量子计算中的变分原理
参数化量子电路 (PQC) 设计策略
QML任务的代价函数
梯度计算方法
变分量子算法的进阶经典优化器
量子自然梯度下降
荒原高原的分析与缓解
动手实践：实现变分量子分类器
章节 5: 量子神经网络：架构与训练
量子神经元和层模型
量子电路波恩机 (QCBMs)
量子卷积神经网络 (QCNNs)
量子图神经网络 (QGNNs)
混合量子-经典神经网络结构
量子神经网络训练的难点与方法
量子神经网络的过拟合与泛化
实践：构建与训练一个简单QNN
章节 6: 量子生成模型
经典生成模型回顾
量子电路玻恩机用于分布学习
量子生成对抗网络 (QGANs)
训练 QGAN 的挑战与架构
评估量子生成模型
量子生成模型取样
动手实践：实现一个基础QGAN
章节 7: 量子机器学习中的硬件考量与误差缓解
表征量子硬件噪声
噪声对QML算法性能的影响
量子误差缓解技术
电路优化与转译
硬件高效Ansätze设计
在实际量子设备上进行QML算法基准测试
实践：将错误缓解应用于VQC
评估量子生成模型
这部分内容有帮助吗？
- A kernel two-sample test, Arthur Gretton, Karsten M. Borgwardt, Malte J. Rasch, Bernhard Schölkopf, Alexander Smola, 2012 JMLR, Vol. 13 (JMLR) DOI: 10.5555/2228795.2228800 - 介绍了最大均值差异（MMD）作为一种非参数统计检验方法，用于比较分布，是该度量的核心参考文献。
- Quantum generative adversarial learning, Seth Lloyd, Christian Weedbrook, 2018 Physical Review Letters, Vol. 121 (American Physical Society) DOI: 10.1103/PhysRevLett.121.040502 - 介绍了量子生成对抗网络（QGANs）的框架，这是本节讨论的一个主要量子生成模型。
- Generative modelling using quantum circuits, Marcello Benedetti, John Realpe-Gómez, Michael Rojas, Joseph Leyton-Ortega, 2019 Physical Review A, Vol. 99 (American Physical Society) DOI: 10.1103/PhysRevA.99.042334 - 描述了使用量子电路进行生成式建模，侧重于量子电路玻尔兹曼机（QCBM），这是一个重要的量子生成模型。
- Pros and cons of GAN evaluation measures, Ali Borji, 2018 Computer Vision and Image Understanding, Vol. 179 (Elsevier) DOI: 10.1016/j.cviu.2018.10.009 - 讨论了经典生成对抗网络各种评估方法的优缺点，为理解生成模型度量提供了背景。