文件名称：pennylane-demo-cern:包含2021年2月34日在欧洲核子研究中心的PennyLane教程的材料
文件大小：6.63MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-25 10:41:28
JupyterNotebook
Pennylane-demo-cern 该存储库包含2021年2月3/4日材料。 日程 9:30-9:45欢迎和研讨会总结 9 : 45-10:30第一部分：具有自动区分功能的经典机器学习 笔记本1-classical-ml-with-automatic-differentiation 学习目标： 能够解释自动区分的概念， 能够使用自动微分训练简单的线性模型。 10:30-11 : 15第二部分：微分量子计算 Notebook 2-differentiable-quantum-computations 学习目标： 能够在PennyLane中实现变分量子电路， 计算变分量子电路的梯度， 训练像机器学习模型这样的变分量子电路。 11:15-11:45休息 11 : 45-12:25第三部分：远程设备上的量子梯度 幻灯片 笔记本3量子梯度 学习目标： 能够解
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pennylane-demo-cern-main
----.ipynb_checkpoints()
--------1-classical-ml-with-automatic-differentiation-checkpoint.ipynb(97KB)
--------2-differentiable-quantum-computing-checkpoint.ipynb(18KB)
--------3-quantum-gradients-checkpoint.ipynb(29KB)
----figures()
--------full-model.png(68KB)
--------4.png(48KB)
--------3.png(339KB)
--------7.png(58KB)
--------5.png(42KB)
--------1.png(188KB)
--------2.png(244KB)
--------6.png(44KB)
--------data-model-cost.png(144KB)
----seminar_slides.pdf(3.71MB)
----parameter_shift_slides.pdf(2.09MB)
----3-quantum-gradients.ipynb(29KB)
----2-differentiable-quantum-computing.ipynb(24KB)
----1-classical-ml-with-automatic-differentiation.ipynb(97KB)
----LICENSE(11KB)
----README.md(2KB)