该论文对IBM 5Q量子计算机上量子分类器的运行情况进行了经验性分析。

简介：
当前人工智能的进步正受到计算能力提升、创新算法以及海量数据的推动。谷歌的AlphaGo在这一领域取得了具有历史意义的突破。然而，这种发展正逐渐面临着诸多挑战，而当前人工智能的主要障碍在于在大数据处理方面缺乏足够的计算资源。量子计算则提供了一种崭新的、切实可行的方案来克服这些难题。 近期研究设计了一种量子分类器，该分类器能够在IBM的五量子位量子计算机上运行，并对Iris数据集和圆形数据集进行了性能评估。鉴于量子机器学习仍处于发展初期阶段，对该量子分类器在一些合成数据集上的实验性分析，有助于深入理解其独特的特性和潜力。我们的研究工作可被划分为三个主要部分：首先，我们利用可视化技术在特定合成数据集上运行该分类器的原始版本，将其作为二进制分类器进行测试，旨在揭示算法的量子特性；其次，我们分析了由于硬件限制而在原始电路中使用的交换操作及其对分类器性能的影响；最后，我们将用于二进制分类的原始电路扩展到多分类电路，并对其性能进行了测试。 我们的研究成果为理解这种量子分类器的运作机制提供了新的视角和思路。