空枝|教你在经典计算机上搭建一个量子神经网络，已开源( 五 )
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现在可以编写实现U(θ)所需的函数了 ， 我们将采取RY门和CX门交替层的形式来实现函数 。
为什么需要CX层?如果不把它们包括进来 ， 就没办法执行纠缠操作 ， 这将限制网络能够涉及的希尔伯特空间的范 。 使用CX门 ， 网络可以捕捉量子比特之间的交互 。
我们从G 门开始：
接下来 ， 操作CX门：
现在把这些结合在一起得到U(θ)：
接下来 ， 我们创建一个函数来获取网络的输出 ， 另一个函数将这些输出转换为类别预测：
现在我们可以构建一个函数 ， 在网络执行上前向传递 。
紧接着 ， 需要写出所有关于测量梯度的函数 。 首先 ， 我们必须能够应用控制版本的U(θ)：
使用这个 ， 我们可以创建一个函数并得出期望值：
现在我们可以算出损失函数的梯度 ， 最后做的乘法是为了得到π(x, θ) - y(x) 梯度项：
一旦我们有了梯度 ， 就可以使用梯度下降来更新网络参数 ， “动量”技巧可以帮助加快训练时间：
现在我们可以建立自己的损失函数和准确率函数 ， 然后就可以观察网络训练的情况：
最后 ， 我们创建训练网络的函数 ， 并调用它：
我们传递给np.random.sample方法的数字决定了参数集的大小——第一个数字(5)是G层的数量 。
这是我在测试5层网络、15次迭代后得到的数据输出：
这些数据看起来是相当不错——我们在验证集上达到了100%的准确率 ， 这意味着网络成功地覆盖了边缘测试示例！
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