CQCNN Project:使用卷积神经网络通过量子游走预测量子优势 源码
物理490:CQCNN项目 描述 对于Phys 490最终项目,论文“用卷积神经网络通过量子游走预测量子优势”被选为要重新创建的主题。 在此仓库中,以邻接矩阵的形式生成随机无向图,其中对图执行量子和经典随机游动,以确定图的标签。 实现了一个称为CQCNN的卷积神经网络,该网络接收邻接矩阵的输入,并经过训练以对随机图是否通过经典行走或量子行走更快进行分类。 依存关系 麻木 pygame matplotlib 网络 大熊猫 斯克莱恩 tqdm 火炬 运行pip install -r requirements.txt以安装依赖项 资料产生 在data_generation目录中运行代码 生成图形数据 要生成图形数据,请在data_generation目录中运行main.py代码: python main.py -n -size
文件列表
CQCNN-Project-master.zip
(预估有个27文件)
CQCNN-Project-master
.gitignore
12B
requirements.txt
67B
data
graphs_6.csv
83KB
quantum_10.csv
11KB
graphs_7.csv
109KB
graphs_5.csv
62KB
graphs_8.csv
138KB
graphs_9.csv
171KB
暂无评论