Python中的变分自编码器（VAE）在序列数据上的应用：实现异常检测与生成 大家好！今天我们来深入探讨一个有趣且强大的机器学习模型——变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE），以及它在序列数据上的应用，特别是异常检测和生成任务。我们将通过代码示例和详细解释，一步步了解VAE的原理、实现和应用。 1. 自编码器（AE）与变分自编码器（VAE）的区别 在深入了解VAE之前，我们首先回顾一下自编码器（Autoencoder, AE）。AE是一种无监督学习算法，旨在学习输入数据的压缩表示（编码），并从该表示中重建原始数据（解码）。 AE的基本结构包含两部分： 编码器（Encoder）： 将输入数据 x 映射到一个低维的潜在空间表示 z。 解码器（Decoder）： 将潜在空间表示 z 映射回原始数据空间，得到重建的数据 x’。 AE的目标是最小化重建误差，即 x 和 x’ 之间的差异。 然而，标准的AE存在一些问题： 潜在空间不连续： 潜在空间可能存在间隙，导致无法在这些间隙中生成有意义的新数据。 过拟合： AE可能会简单地记住训练数据，而不是学习数据的潜在结 …
Python实现量子电路的变分量子本征求解器（VQE）：经典/量子混合优化
Python实现量子电路的变分量子本征求解器（VQE）：经典/量子混合优化 大家好！今天我们来深入探讨如何用Python实现变分量子本征求解器（Variational Quantum Eigensolver, VQE），这是一个经典的量子-经典混合算法，用于寻找给定哈密顿量的基态能量。VQE的核心思想是利用量子计算机准备一个参数化的量子态，然后通过经典优化器调整参数，最小化能量期望值。 1. VQE 算法原理 VQE的目标是找到哈密顿算符H的基态|ψ₀⟩及其对应的基态能量E₀，满足H|ψ₀⟩ = E₀|ψ₀⟩。由于量子计算机擅长处理高维希尔伯特空间，VQE通过以下步骤近似求解： Ansatz (变分波函数): 定义一个参数化的量子线路，也称为Ansatz，表示为|ψ(θ)⟩，其中θ是参数。这个Ansatz的设计是VQE算法的关键，它决定了算法的精度和效率。常见的Ansatz包括硬件高效Ansatz (Hardware Efficient Ansatz) 和统一耦合簇单激发和双激发Ansatz (Unitary Coupled Cluster Singles and Doubles, U …