情感分析是自然语言处理（NLP）的分支，哪个目标是将情感或情感分配给特定的句子或单词。执行此任务对于希望通过聊天机器人或逐字了解客户反馈的公司特别有用。从简单模型到深层变压器神经网络的文献中，在文献中进行了广泛的研究。在本文中，我们将使用语言模型在嘈杂的中级计算（NISQ）时代（NISQ）时代解决情绪分析。我们将首先介绍量子计算的基础知识和DiscoCat模型。这将使我们能够定义一个通用框架以在量子计算机上执行NLP任务。然后，我们将扩展Lorenz等人进行的两类分类。（2021）到更大的数据集上的四类情绪分析实验，显示了这种框架的可扩展性。

用于音乐的人工智能（AI）的巨大进展，特别是对于音乐作品和访问大型数据库来通过互联网进行商业化。我们有兴趣进一步推进这一领域，专注于构成。与目前的黑盒AI方法相比，我们正在为生成音乐系统支持可解释的组成前景。特别是，我们正在从分布组成分类（Discocat）建模框架中导入方法，用于自然语言处理（NLP），由音乐语法激励。量子计算是一种新生的技术，它很可能及时影响音乐行业。因此，我们正在开创Quantum自然语言处理（QNLP）方法来开发新一代智能音乐系统。这项工作从Quantum Hardware上的孤立语言模型的先前实验实施中。在Quanthoven，曾经构建的第一概念证明，（a）表明可以编程量子计算机来学习对传送不同含义和（b）的音乐来说明这种能力如何可能会利用开发一个系统来组成有意义的音乐。在讨论当前对音乐的理解作为通信介质及其与自然语言的关系之后，本章侧重于开发的技术（a）编码音乐组合物作为量子电路，（b）设计量子分类器。章节以与系统创建的组合物的演示结束。

我们使用具有软次指数模式的兰贝克微积分来建模和理由，例如Anaphora和Ellipsis。该逻辑的语义是通过使用截短的Fock空间获得的，这是我们以前的工作中开发的。我们通过新的字符串图描述了这些语义计算。Fock Space语义的优势是，使用机器学习可以从大量数据中学到其术语，并且可以在主流自然语言任务上进行实验。此外，由于从向量空间到量子电路的现有翻译，我们还可以在量子计算机及其模拟器（例如IBMQ范围）上学习这些术语。我们将现有的翻译扩展到Fock空间，并为话语关系开发量子电路语义。然后，我们在确定的代词分辨率任务中对这些电路的IBMQ进行了模拟，其中在解析过度时，模型记录了最高精度。

十年自2010年以来，人工智能成功一直处于计算机科学和技术的最前沿，传染媒介空间模型已经巩固了人工智能最前沿的位置。与此同时，量子计算机已经变得更加强大，主要进步的公告经常在新闻中。这些区域的基础的数学技术比有时意识到更多的共同之处。传染媒介空间在20世纪30年代的量子力学的公理心脏上采取了位置，这一采用是从矢量空间的线性几何形状推导逻辑和概率的关键动机。粒子之间的量子相互作用是使用张量产品进行建模的，其也用于表达人工神经网络中的物体和操作。本文介绍了这些常见的数学区域中的一些，包括如何在人工智能（AI）中使用的示例，特别是在自动推理和自然语言处理（NLP）中。讨论的技术包括矢量空间，标量产品，子空间和含义，正交投影和否定，双向矩阵，密度矩阵，正算子和张量产品。应用领域包括信息检索，分类和含义，建模字传感和歧义，知识库的推断和语义构成。其中一些方法可能会在量子硬件上实现。该实施中的许多实际步骤都处于早期阶段，其中一些已经实现了。解释一些常见的数学工具可以帮助AI和量子计算中的研究人员进一步利用这些重叠，识别和沿途探索新方向。

In recent times, Variational Quantum Circuits (VQC) have been widely adopted to different tasks in machine learning such as Combinatorial Optimization and Supervised Learning. With the growing interest, it is pertinent to study the boundaries of the classical simulation of VQCs to effectively benchmark the algorithms. Classically simulating VQCs can also provide the quantum algorithms with a better initialization reducing the amount of quantum resources needed to train the algorithm. This manuscript proposes an algorithm that compresses the quantum state within a circuit using a tensor ring representation which allows for the implementation of VQC based algorithms on a classical simulator at a fraction of the usual storage and computational complexity. Using the tensor ring approximation of the input quantum state, we propose a method that applies the parametrized unitary operations while retaining the low-rank structure of the tensor ring corresponding to the transformed quantum state, providing an exponential improvement of storage and computational time in the number of qubits and layers. This approximation is used to implement the tensor ring VQC for the task of supervised learning on Iris and MNIST datasets to demonstrate the comparable performance as that of the implementations from classical simulator using Matrix Product States.

在这个接近中间尺度的量子时代，云上有两种类型的近期量子设备：基于离散变量模型和线性光学器件（Photonics）QPU的超导量子处理单元（QPU），基于连续变量（CV）） 模型。离散变量模型中的量子计算以有限的尺寸量子状态空间和无限尺寸空间中的CV模型执行。在实现量子算法时，CV模型提供了更多的量子门，这些量子门在离散变量模型中不可用。基于简历的光子量子计算机使用不同的测量方法和截止尺寸的概念来控制量子电路的输出向量长度的额外灵活性。

Quantum语言模型（QLMS），其中单词被建模为SEQUEMES的量子叠加，已经证明了高水平的模型透明度和良好的性能解释性。然而，在当前的文献字序列中，基本上模拟为单词状态的经典混合物，这不能完全利用量子概率描述的潜力。尚未开发完整量子模型以明确地捕获单词序列内的非古典相关性。我们提出了一种具有新颖纠缠嵌入（EE）模块的神经网络模型，其功能是将单词序列转换为许多身体量子系统的缠结纯状态。在单词序列内观察到强量子缠结，即量子信息的中心信息的中心概念和单词之间的并行相关相关性的指示。数值实验表明，与EE（QLM-EE）的提议的QLM与古典深神经网络模型和问题接听（QA）数据集的其他QLMS相比实现了卓越的性能。此外，可以通过量化词语之间的缠结程度来提高模型的后HOC可解释性。

在过去的十年中，机器学习取得了巨大的成功，其应用程序从面部识别到自然语言处理不等。同时，在量子计算领域已经取得了快速的进步，包括开发强大的量子算法和高级量子设备。机器学习与量子物理学之间的相互作用具有将实际应用带给现代社会的有趣潜力。在这里，我们以参数化量子电路的形式关注量子神经网络。我们将主要讨论各种结构和编码量子神经网络的策略，以进行监督学习任务，并利用Yao.jl进行基准测试，这是用朱莉娅语言编写的量子模拟软件包。这些代码是有效的，旨在为科学工作中的初学者提供便利，例如开发强大的变分量子学习模型并协助相应的实验演示。

我们设计和分析了量子变压器，扩展了最先进的经典变压器神经网络体系结构，已知在自然语言处理和图像分析中表现出色。在先前用于数据加载和正交神经层的参数化量子电路的工作的基础上，我们引入了三种量子注意机制，包括基于复合矩阵的量子变压器。这些量子体系结构可以使用浅量子电路构建，并可以提供定性不同的分类模型。与最佳的经典变压器和其他经典基准相比，我们对标准医疗图像数据集进行了量子变压器的广泛模拟，这些量子变压器表现出竞争力，有时表现更好。与经典算法相对于分类图像的大小，我们的量子注意层的计算复杂性被证明是有利的。与拥有数百万参数的最佳经典方法相比，我们的量子体系结构具有数千个参数。最后，我们在超导量子计算机上实施了量子变压器，并获得了多达六个量子实验的令人鼓舞的结果。

Hybrid quantum-classical systems make it possible to utilize existing quantum computers to their fullest extent. Within this framework, parameterized quantum circuits can be regarded as machine learning models with remarkable expressive power. This Review presents the components of these models and discusses their application to a variety of data-driven tasks, such as supervised learning and generative modeling. With an increasing number of experimental demonstrations carried out on actual quantum hardware and with software being actively developed, this rapidly growing field is poised to have a broad spectrum of real-world applications.

我们分析和分类从电影评论构建的文本数据的观点。为此，我们使用量子机学习算法的基于内核的方法。为了组合量子内核，我们使用使用不同Pauli旋转门组合构造的电路，其中旋转参数是从文本数据获得的数据点的经典非线性函数。为了分析提出的模型的性能，我们使用决策树，增强分类器以及经典和量子支持向量机分析量子模型。我们的结果表明，就所有评估指标而言，量子内核模型或量子支持向量机优于用于分析的所有其他算法。与经典的支持向量机相比，量子支持向量机也会带来明显更好的结果，即使功能数量增加或尺寸增加。结果清楚地表明，如果功能的数量为$ 15 $，则使用量子支持向量机使用量子支持向量机的精度分数提高了$ 9.4 \％$，而经典支持向量机则将其提高。

本文旨在研究基于电路的混合量子卷积神经网络（QCNNS）如何在遥感的上下文中成功地在图像分类器中成功使用。通过在标准神经网络内引入量子层来丰富CNN的经典架构。本工作中提出的新型QCNN应用于土地使用和陆地覆盖（LULC）分类，选择为地球观测（EO）用例，并在欧元区数据集上测试用作参考基准。通过证明QCNN性能高于经典对应物，多标量分类的结果证明了所提出的方法的有效性。此外，各种量子电路的研究表明，利用量子纠缠的诸如最佳分类评分。本研究强调了将量子计算应用于EO案例研究的潜在能力，并为期货调查提供了理论和实验背景。

当我们继续找到当前可用的嘈杂设备比其经典配音具有优势的应用程序时，高效利用量子资源是非常可取的。提出了量子自动编码器的概念，是压缩量子信息以减少资源需求的一种方式。在这里，我们提出了一种使用进化算法来设计量子自动编码器的策略，以将量子信息转换为较低维表示。我们成功地证明了该算法在压缩量子状态的不同家族中的初始应用。特别是，我们指出，使用算法中的限制门设置可以有效地模拟生成的电路。这种方法可以使用更少的计算资源来使用经典逻辑来找到量子数据的低表示。

Quantum machine learning has become an area of growing interest but has certain theoretical and hardware-specific limitations. Notably, the problem of vanishing gradients, or barren plateaus, renders the training impossible for circuits with high qubit counts, imposing a limit on the number of qubits that data scientists can use for solving problems. Independently, angle-embedded supervised quantum neural networks were shown to produce truncated Fourier series with a degree directly dependent on two factors: the depth of the encoding, and the number of parallel qubits the encoding is applied to. The degree of the Fourier series limits the model expressivity. This work introduces two new architectures whose Fourier degrees grow exponentially: the sequential and parallel exponential quantum machine learning architectures. This is done by efficiently using the available Hilbert space when encoding, increasing the expressivity of the quantum encoding. Therefore, the exponential growth allows staying at the low-qubit limit to create highly expressive circuits avoiding barren plateaus. Practically, parallel exponential architecture was shown to outperform the existing linear architectures by reducing their final mean square error value by up to 44.7% in a one-dimensional test problem. Furthermore, the feasibility of this technique was also shown on a trapped ion quantum processing unit.

随着受限制的量子计算机逐渐成为现实，寻找有意义的第一应用程序会加剧。在该领域中，较为研究的方法之一是使用一种特殊类型的量子电路（一种所谓的量子神经网络）作为机器学习模型的基础。顾名思义，粗略地说，量子神经网络可以与神经网络发挥相似的作用。但是，专门针对机器学习环境中的应用，对合适的电路体系结构或模型超参数的了解知之甚少。在这项工作中，我们将功能性方差分析框架应用于量子神经网络，以分析哪些超参数对其预测性能最大。我们分析了最常用的量子神经网络架构之一。然后，我们将其应用于OpenML-CC18分类基准中的$ 7 $开源数据集，其功能的数量足够小，足以适合量子硬件，少于$ 20 $ QUBITS。从功能方差分析获得的超参数的排名中检测到了三个主要重要性。我们的实验都证实了预期的模式，并揭示了新的见解。例如，在所有数据集上的边际贡献方面，设定学习率是最关键的超级参数，而所使用的纠缠门的特定选择被认为是最不重要的选择。这项工作介绍了研究量子机学习模型的新方法，并为量子模型选择提供了新的见解。

在过去的十年中，机器学习彻底改变了基于视力的质量评估，卷积神经网络（CNN）现在已成为标准。在本文中，我们考虑了该开发中的潜在下一步，并描述了有效地将经典图像数据映射到量子状态并允许可靠的图像分析的Quanvolutional神经网络（QNN）算法。我们实际上演示了如何在计算机视觉中利用量子设备以及如何将量子卷积引入古典CNN中。在处理工业质量控制中的现实世界用例时，我们在Pennylane框架内实施了混合QNN模型，并从经验上观察它，可以使用比经典CNN更少的培训数据实现更好的预测。换句话说，我们从经验上观察到真正的量子优势，对于由于卓越的数据编码而引起的工业应用。

量子计算是使用量子力学执行计算的过程。该领域研究某些亚杀菌粒子的量子行为，以便随后在执行计算，以及大规模信息处理中使用。这些能力可以在计算时间和经典计算机上的成本方面提供量子计算机的优势。如今，由于计算复杂性或计算所需的时间，具有科学挑战，这是由于古典计算而无法执行，并且量子计算是可能的答案之一。然而，电流量子器件尚未实现必要的QUBITS，并且没有足够的容错才能实现这些目标。尽管如此，还有其他领域，如机器学习或化学，其中量子计算对电流量子器件有用。本手稿旨在展示2017年和2021年之间发布的论文的系统文献综述，以确定，分析和分类量子机器学习和其应用中使用的不同算法。因此，该研究确定了使用量子机器学习技术和算法的52篇文章。发现算法的主要类型是经典机器学习算法的量子实现，例如支持向量机或K最近邻模型，以及古典的深度学习算法，如量子神经网络。许多文章试图解决目前通过古典机器学习回答的问题，但使用量子设备和算法。即使结果很有希望，量子机器学习也远未实现其全部潜力。由于现有量子计算机缺乏足够的质量，速度和比例以允许量子计算来实现其全部潜力，因此需要提高量子硬件。

在这项工作中，我们利用量子深的增强学习作为方法，以在三个模拟的复杂性的模拟环境中为简单的，轮式机器人学习导航任务。我们显示了与经典基线相比，在混合量子古典设置中训练有良好建立的深钢筋学习技术的参数化量子电路的相似性能。据我们所知，这是用于机器人行为的量子机学习（QML）的首次演示。因此，我们将机器人技术建立为QML算法的可行研究领域，此后量子计算和量子机学习是自治机器人技术未来进步的潜在技术。除此之外，我们讨论了当前的方法的限制以及自动机器人量子机学习领域的未来研究方向。

在当前的嘈杂中间尺度量子（NISQ）时代，量子机学习正在成为基于程序门的量子计算机的主要范式。在量子机学习中，对量子电路的门进行了参数化，并且参数是根据数据和电路输出的测量来通过经典优化来调整的。参数化的量子电路（PQC）可以有效地解决组合优化问题，实施概率生成模型并进行推理（分类和回归）。该专着为具有概率和线性代数背景的工程师的观众提供了量子机学习的独立介绍。它首先描述了描述量子操作和测量所必需的必要背景，概念和工具。然后，它涵盖了参数化的量子电路，变异量子本质层以及无监督和监督的量子机学习公式。

Pennylane是用于量子计算机可区分编程的Python 3软件框架。该库为近期量子计算设备提供了统一的体系结构，支持量子和连续变化的范例。 Pennylane的核心特征是能够以与经典技术（例如反向传播）兼容的方式来计算变异量子电路的梯度。因此，Pennylane扩展了在优化和机器学习中常见的自动分化算法，以包括量子和混合计算。插件系统使该框架与任何基于门的量子模拟器或硬件兼容。我们为硬件提供商提供插件，包括Xanadu Cloud，Amazon Braket和IBM Quantum，允许Pennylane优化在公开访问的量子设备上运行。在古典方面，Pennylane与加速的机器学习库（例如Tensorflow，Pytorch，Jax和Autograd）接口。 Pennylane可用于优化变分的量子本素体，量子近似优化，量子机学习模型和许多其他应用。