空枝|教你在经典计算机上搭建一个量子神经网络，已开源( 四 )
定义了U_i的形式后 ， 就能找到它的导数：
幸运的是 ， 我们可以用G门来表示导数：
所以剩下的就是想办法构造出一个电路来得到所需的内积形式：
Hadamard测试是最简单的方法——首先 ， 我们准备好输入的量子态 ， 并将辅助态制备为叠加态：
现在对|ψ>应用Z_n-1B ， 约束辅助态是|1>：
然后翻转辅助态 ， 用A做同样的操作：
最后 ， 对辅助态使用另一个Hadamard门：
现在辅助态等于0的概率是：
因此如果我们用U(θ)代替B ， 用U(θ)的共轭对θ_i的导数来代替A ， 然后辅助量子比特为0的概率将会给我们π(x ， θ)对θ_i的梯度 。
很好！我们找到了一种在量子计算机上解析计算梯度的方法——现在剩下的就是建立我们的量子神经网络了 。
5 建立量子神经网络
我们导入所有模块:
看看我们的数据 ， 这是一版删除了一个类的IRIS数据集：
我们需要从标签中分离特征（前四列）：
构建一个函数来做特性映射 。
由于输入向量是归一化的 ， 并且是四维的 ， 对于映射有一个超级简单的选择——使用2个量子比特来保存编码的数据 ， 并使用一个映射将输入向量重新创建为量子态 。
为此 ， 我们需要两个函数 。 一个函数从向量中提取角度 。
另一个函数将角度转换成量子态 。
这样讲解可能有点令人困惑 ， 但是你并不一定要理解QNN是如何构建的 。 如果你想了解构建原理可以阅读这些代码 。
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