TensorFlow Quantum 0.2.0 Tutorials : 勾配を計算する (翻訳/解説)

【TensorFlow Quantum: Tutorials <量子機械学習>】
◆ 勾配を計算する
今回は、勾配を計算するためのチュートリアルです。このチュートリアルは量子回路の期待値のための勾配計算アルゴリズムを探究します。ある可観測量の期待値の勾配を計算することは複雑なプロセスです。異なるシナリオに対して役立つ異なる量子勾配計算法があります。
TensorFlow Quantum は Google 社がオープンソース化した量子機械学習のためのフレームワークです。2/29 に初期バージョン (0.2.0) が公開されました。
TensorFlow Quantum は量子機械学習 のための Python フレームワークで、量子アルゴリズム研究者と機械学習研究者に TensorFlow の中から Google の量子計算フレームワークを活用することを可能にします。TensorFlow Quantum は量子データとハイブリッド量子-古典的モデルを構築することにフォーカスしています。

http://quantum.classcat.com/2020/03/15/tensorflow-quantum-0-2-0-tutorials-gradients/?fbclid=IwAR2WJtRNvCJ9MIYBSdu1waVA28QPYqG4BD8dBpKnCY6Q0s5gsB9ygUPDwSY