Microsoft.Quantum.MachineLearning 名前空間
警告
このドキュメントでは、モダン QDK に置き換えられたクラシック QDK を参照しています。
モダン QDK の API ドキュメントについては、こちらをご覧 https://aka.ms/qdk.api ください。
この名前空間は、量子機械学習アプリケーションで使用される関数と操作を提供します。
説明
この量子機械学習ライブラリの詳細については、Q# ドキュメント の「Quantum Machine Learning ライブラリの概要 」を参照してください。
Operations
| 名前 | まとめ |
|---|---|
| ApplySequentialClassifier | シーケンシャル分類子の構造とパラメーター化を指定すると、量子ビットのレジスタに分類子が適用されます。 |
| EstimateClassificationProbabilities | サンプルのセットとシーケンシャル分類子を指定すると、各サンプルの分類子の出力を繰り返し測定することで、それらのサンプルの分類確率を推定します。 |
| EstimateClassificationProbability | サンプルとシーケンシャル分類子を指定すると、指定されたサンプルの分類子の出力を繰り返し測定することによって、そのサンプルの分類確率を推定します。 |
| EstimateGradient | 特定のモデルのシーケンシャル分類子と、特定のエンコードされた入力のトレーニング 勾配を推定します。 |
| TrainSequentialClassifier | シーケンシャル分類子の構造を指定すると、特定のラベル付きトレーニング セットで分類子がトレーニングされます。 |
| TrainSequentialClassifierAtModel | シーケンシャル分類子の構造を指定すると、特定のモデルから開始して、特定のラベル付きトレーニング セットで分類子をトレーニングします。 |
| ValidateSequentialClassifier | 特定のシーケンシャル分類子を、事前にラベル付けされたサンプルの特定のセットに対して検証します。 |
関数
| 名前 | まとめ |
|---|---|
| ApproximateInputEncoder | 一連の係数と許容差を指定すると、各係数を計算基準状態の対応する振幅として、指定された許容範囲まで準備する状態準備演算が返されます。 |
| CombinedStructure | 制御された回転の 1 つ以上のレイヤーを指定すると、個別のレイヤーが個別のモデル パラメーターによってパラメーター化されるように、モデル パラメーター インデックスがシフトされた単一レイヤーが返されます。 |
| CyclicEntanglingLayer | 特定の軸に沿って 1 つずつ制御される回転の配列を返します。量子ビットのレジスタ全体に循環的に配置され、個別のモデル パラメーターによってパラメーター化されます。 |
| DefaultTrainingOptions | トレーニング分類子の既定のオプション セットを返します。 |
| FeatureRegisterSize | 特定の特徴ベクトルをエンコードするために必要な量子ビットの数を返します。 |
| InferredLabel | 分類確率と偏りを指定すると、その確率から推論されたラベルが返されます。 |
| InferredLabels | 分類確率とバイアスの配列を指定すると、各確率から推論されたラベルが返されます。 |
| InputEncoder | 一連の係数と許容誤差を指定すると、各係数を計算基準状態の対応する振幅として準備する状態準備演算が返されます。 |
| LocalRotationsLayer | 特定の軸に沿って制御されない (単一量子ビット) 回転の配列を返します。レジスタ内の量子ビットごとに 1 回転し、個別のモデル パラメーターによってパラメーター化されます。 |
| Misclassifications | 推論されたラベルのセットと正しいラベルのセットを指定すると、ラベルの各セットが異なる場所のインデックスが返されます。 |
| NMisclassifications | 推論されたラベルのセットと正しいラベルのセットを指定すると、ラベルの各セットが異なるインデックスの数が返されます。 |
| NQubitsRequired | 特定のシーケンシャル分類子を適用するために必要な量子ビットの数を返します。 |
| PartialRotationsLayer | 個別のモデル パラメーターによってパラメーター化された、特定の軸に沿った単一量子ビット回転の配列を返します。 |
| サンプリング | 指定されたスケジュールを使用して、特定の配列をサンプリングします。 |
| ScheduleLength | 特定のサンプリング スケジュール内の要素の数を返します。 |
| _機能 | |
| _ラベル |
ユーザー定義データ型
| 名前 | まとめ |
|---|---|
| ControlledRotation | ターゲットとコントロールのインデックス、回転軸、およびモデル パラメーター ベクターへのインデックスの観点から、制御された回転について説明します。 |
| LabeledSample | そのサンプルが属するクラスでラベル付けされたサンプル。 |
| SamplingSchedule | 一連のサンプルからバッチを描画するためのスケジュール。 |
| SequentialModel | パラメーター化された制御された回転のシーケンス、回転角度の割り当て、モデルによって認識される 2 つのクラス間のバイアスで構成される量子分類子モデルについて説明します。 |
| StateGenerator | シーケンシャル分類子に対して指定された入力を準備する操作について説明します。 |
| TrainingOptions | 量子分類子のトレーニングに使用するオプションのコレクション。 |
| ValidationResults | 一連のサンプルに対して分類子を検証した結果。 |