SYSTEMS AND METHODS FOR MACHINE LEARNING USING ADIABATIC QUANTUM COMPUTERS

A computational system can include digital circuitry and analog circuitry, for instance a digital processor and a quantum processor. The quantum processor can operate as a sample generator providing samples. Samples can be employed by the digital processing in implementing various machine learning techniques. For example, the digital processor can operate as a restricted Boltzmann machine. The computational system can operate as a quantum-based deep belief network operating on a training dataset. L'invention concerne un système computationnel qui peut comprendre une circuiterie numérique et une circuiterie analogique, par exemple un processeur numérique et un processeur quantique. Le processeur quantique peut fonctionner comme générateur d'échantillon fournissant des échantillons. Des échantillons peuvent être utilisés par le traitement numérique dans la mise en œuvre de différentes techniques d'apprentissage machine. Par exemple, le processeur numérique peut fonctionner comme machine de Boltzmann limitée. Le système computationnel peut fonctionner comme réseau de croyance profonde quantique fonctionnant sur un ensemble de données d'apprentissage.