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TensorFlow Quantum은 하이브리드 양자-고전 기계 학습을 위한 라이브러리입니다.

# A hybrid quantum-classical model.
model = tf.keras.Sequential([
    # Quantum circuit data comes in inside of tensors.
    tf.keras.Input(shape=(), dtype=tf.dtypes.string),

    # Parametrized Quantum Circuit (PQC) provides output
    # data from the input circuits run on a quantum computer.
    tfq.layers.PQC(my_circuit, [cirq.Z(q1), cirq.X(q0)]),

    # Output data from quantum computer passed through model.
    tf.keras.layers.Dense(50)
])

TensorFlow Quantum(TFQ)은 하이브리드 양자-고전 ML 모델의 신속한 프로토타이핑을 위한 양자 기계 학습 라이브러리입니다. 양자 알고리즘 및 애플리케이션 연구는 TensorFlow 내에서 모두 Google의 양자 컴퓨팅 프레임워크를 활용할 수 있습니다.

TensorFlow Quantum은 양자 데이터하이브리드 양자-고전 모델 구축에 중점을 둡니다. Cirq 에서 설계된 양자 컴퓨팅 알고리즘과 로직을 통합하고 고성능 양자 회로 시뮬레이터와 함께 기존 TensorFlow API와 호환되는 양자 컴퓨팅 기본 요소를 제공합니다. TensorFlow Quantum 백서 에서 자세히 알아보세요.

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