我是从事 TensorFlow Quantum 工作的 SWE 之一。我会尽力回答你的三个问题。

1. TensorFlow Quantum 是一款软件，可将Cirq中的量子计算原语以原生和可扩展的方式整合到 TensorFlow 中。它主要针对研究人员。

2. 量子计算本质上是统计的，TensorFlow 对于（除其他外）统计方面非常有用，例如分析数据和构建非常大规模的模型。拥有这种利用 TensorFlow 工具和量子计算工作流程的能力，有望带来大规模的新研究，而这在其他情况下可能是不可能的。

3. 混合量子经典机器学习是涉及经典数据和量子数据的机器学习。TensorFlow Quantum 的设计目标是更好地理解量子数据。

如果我的回答对你来说太短了，这些问题也会在这里和这里得到更详细的回答。

1. 什么是 TensorFlow 量子？

• 与 PyTorch、Tensorflow 类似，TFQ 是基于 python 的框架之一，用于通过设计所需的电路并为给定的 CNN、RNN 等模型定义适用的门和措施，在 QPU 之上构建量子机器学习模型。设计的电路。可以使用cirq设计电路

2. 它对现有的 TensorFlow 库有什么用处？

• 它在以下方面很有用，传统的 ML 算法是在 1960 年代设计的，即使我们调整调整的参数，准确性仍然有一些瓶颈需要提高，观察 False +tives 和 -tives 率的一些计数，所以现在使用 TFQ Libraries 可以克服准确性瓶颈。

试试这个例子：

1. 通过选择一个多标签数据集来构建经典 ML 模型，并使用名为“XGBOOST”的最强大的梯度提升 ML 算法对其进行训练，然后记录其准确性
2. 其次，在 TFQ ML 模型上构建类似地在 2 个量子位 QPU 上的上述数据集上进行训练，在每个量子测量中，您可以观察其输出的变化，因为叠加开关是 0 和 1 的混合，具有 4 种可能的状态及其纠缠最后比较分数，你可以发现TFQ ML模型的改进，因为它的内部设计机制源自量子力学，它可以解决更复杂的矩阵计算

请在这里找到大量的量子机器学习，好处

3. 什么是混合量子经典机器学习？

• 让我们举一个混合现实的简单示例，它融合了增强现实和虚拟现实，因此一旦产品电离，它就可以同时具备这两种功能。同样，混合量子-经典机器学习是指混合了经典和量子处理两种混合方法，因此TFQ是基于这两种方法设计的。