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张量网络PyThon编程:3.5(b) 量子线路分类鸢尾花数据集
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本节主要内容:量子线路实现鸢尾花数据集(Iris)分类,并与双层全连接神经网络比较 该系列视频尝试在无需量子物理基础的情况下介绍张量网络与相关方法的python编程,预计内容包括: 1.张量基础;2.量子态与操作;3.变分量子线路;4.矩阵乘积态;5.张量网络机器学习;6.张量重整化群方法
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张量网络PyThon编程:4.8b 基于量子核的降维可视化
张量网络PyThon编程:3.7 神经网络-量子线路混合模型
张量网络PyThon编程:4.8d 无参数量子半监督学习
张量网络PyThon编程:1.8 张量分解 & 第一章总结
张量网络PyThon编程:4.9b 基于量子纠缠的特征选择
张量网络PyThon编程:3.5(a) 量子线路实现监督性机器学习
张量网络PyThon编程:4.8c 量子核分类方法与GTNC
张量网络与量子机器学习
张量网络PyThon编程:3.3 神经网络模块化编程(a)
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张量网络PyThon编程:2.5(b) GHZ态作用受控非门的程序演示
张量网络PyThon编程:3.8(a) 量子多体动力学演化及其调控
张量网络PyThon编程:3.1(b) 程序实现量子态制备
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张量网络PyThon编程:4.3(a) TT分解的定义与函数实现
张量网络PyThon编程:1.4 张量网络图形表示
张量网络PyThon编程:2.4 多比特量子态
张量网络PyThon编程:第二章总结
张量网络PyThon编程:5.1 虚时间演化基态算法
张量网络PyThon编程:3.2(a) 隐门自动微分量子线路(ADQC)原理与优势
张量网络PyThon编程:4.6 生成式张量网络与量子采样
张量网络PyThon编程:1.5 PyTorch自动微分与梯度下降
张量网络PyThon编程:4.4(b) 两类残差矩阵乘积态与图像分类编程实现
张量网络PyThon编程:4.7 基于GMPS的分类方法
张量网络PyThon编程:1.1 PyTorch张量基本属性
张量网络PyThon编程:4.10(a) 量子测量与动态特征选择
张量网络PyThon编程:2.3 单比特量子态的期望与测量
张量网络PyThon编程:2.2 单比特量子算符
张量网络PyThon编程:3.3 神经网络模块化编程(b)
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张量网络与Yang-Mills场:4.a 量子U(1)格点规范理论