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飛槳發(fā)布量槳,成為國內(nèi)首個支持量子機器學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)平臺

本文作者: camel 2020-05-20 14:09
導(dǎo)語:現(xiàn)在入手量子計算,或恰逢其時。

飛槳發(fā)布量槳,成為國內(nèi)首個支持量子機器學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)平臺

 

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按:5月20日,在百度舉辦的 WAVE SUMMIT 2020深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會上,百度研究院量子計算研究所所長段潤堯發(fā)布了國內(nèi)首個(也是唯一一個,同時也是全球第二個)支持量子機器學(xué)習(xí)的工具集:量槳(Paddle Quantum)。

飛槳發(fā)布量槳,成為國內(nèi)首個支持量子機器學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)平臺

簡單來說,Paddle Quantum 是一個基于百度開源框架PaddlePaddle的機器學(xué)習(xí)庫,支持量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建與訓(xùn)練,提供易用的量子機器學(xué)習(xí)開發(fā)者套件與量子優(yōu)化、量子化學(xué)等前沿量子應(yīng)用工具集,相關(guān)量子算法的研究可以調(diào)用量槳內(nèi)部的計算框架,然后用 Python 編程完成運算。

飛槳發(fā)布量槳,成為國內(nèi)首個支持量子機器學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)平臺

據(jù)段潤堯博士介紹,「量槳」特性有三,分別為:

  • 易用性:提供簡潔的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建與豐富的量子機器學(xué)習(xí)案例。

  • 通用性與拓展性:支持常用量子電路模型,提供多項優(yōu)化工具。

  • 特色工具集:提供量子優(yōu)化、量子化學(xué)等前沿量子應(yīng)用工具集,自研多項量子機器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

量槳的量子機器學(xué)習(xí)開發(fā)套件包括:量子開發(fā)工具集,量子化學(xué)庫,以及一系列優(yōu)化工具。與此同時,在量槳的Github開源中,我們還可以看到一系列入門教程,涵蓋量子優(yōu)化、量子化學(xué)、量子機器學(xué)習(xí)等多個領(lǐng)域的經(jīng)典量子應(yīng)用。

飛槳發(fā)布量槳,成為國內(nèi)首個支持量子機器學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)平臺

這里我們想要提一下,段潤堯博士在前幾天舉辦的「AI TIME論道:量子計算離我們還遠(yuǎn)嗎?」中曾提到,量子計算這個方向代表著未來,因此是一個值得入門的方向,但這個學(xué)科的入門非常難,“涉及計算理論、超導(dǎo)物理等多領(lǐng)域的知識,了解量子物理是必要的,但是不能陷入研究物理的‘陷阱’,而是應(yīng)該從計算機學(xué)生的特長入手,夯實數(shù)學(xué)基礎(chǔ),掌握形式化的方法,弄懂量子力學(xué)的四條公理,清楚如何用線性代數(shù)刻畫四條公理,掌握基本的“語言”之后再嘗試解決一些小問題,以此逐步進(jìn)入量子計算的‘門’,之后再逐步補充物理的知識,形成一個螺旋式上升的過程。

從這個層面來說,這些教程顯然是入門量子計算的第一步的第一個動作。

量子機器學(xué)習(xí)平臺的開源,與我們何干?

正如物理學(xué)家理查德·費曼所說,“自然世界不是經(jīng)典的,如果你想模擬自然世界,最好使用一套量子的機制。

在過去幾年,盡管以深度學(xué)習(xí)為代表的機器學(xué)習(xí)方法在許多問題上產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。然而從長遠(yuǎn)來看,正如牛頓經(jīng)典力學(xué)并不能精確描述自然世界一樣,我們?nèi)粝肽M自然世界,經(jīng)典機器學(xué)習(xí)方法會顯得力有未逮,而量子機器學(xué)習(xí)方法則將成為必然。 如今,諸多科技巨頭相繼布局量子計算,由此也可見,在未來的10~20年內(nèi),量子計算以及量子機器學(xué)習(xí)必將成為社會發(fā)展的重要推動力。

現(xiàn)在入手量子計算,或恰逢其時。

 


下載 Paddle Quantum 并安裝


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或使用 requirements.txt 安裝依賴包

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使用 openfermion 讀取xyz 描述文件 (僅可在linux下安裝使用)

VQE中調(diào)用 openfermion 讀取分子xyz文件并計算,因此需要安裝 openfermion 和 openfermionpyscf。

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運行

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量槳Github鏈接:https://github.com/PaddlePaddle/Quantum


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