Espaço de nomes Microsoft.Quantum.MachineLearning

Aviso

Esta documentação refere-se ao QDK Clássico, que foi substituído pelo QDK Moderno.

https://aka.ms/qdk.api Veja a documentação da API para o QDK Moderno.

Este espaço de nomes fornece funções e operações utilizadas em aplicações de machine learning quântico.

Description

Para saber mais sobre esta biblioteca de machine learning quântico, veja Introdução à Biblioteca do Quantum Machine Learning em Q#.

Operações

Name	Resumo
ApplySequentialClassifier	Dada a estrutura e a parametrização de um classificador sequencial, aplica o classificador a um registo de qubits.
EstimateClassificationProbabilities	Tendo em conta um conjunto de amostras e um classificador sequencial, estima a probabilidade de classificação dessas amostras ao medir repetidamente a saída do classificador em cada amostra.
EstimateClassificationProbability	Tendo em conta uma amostra e um classificador sequencial, estima a probabilidade de classificação para essa amostra ao medir repetidamente a saída do classificador na amostra especificada.
EstimateGradient	Estima a gradação de preparação para um classificador sequencial num modelo específico e para uma determinada entrada codificada.
TrainSequentialClassifier	Dada a estrutura de um classificador sequencial, prepara o classificador num determinado conjunto de preparação etiquetado.
TrainSequentialClassifierAtModel	Dada a estrutura de um classificador sequencial, prepara o classificador num determinado conjunto de preparação etiquetado, a partir de um modelo específico.
ValidateSequentialClassifier	Valida um determinado classificador sequencial relativamente a um determinado conjunto de amostras pré-etiquetadas.

Funções

Name	Resumo
ApproximateInputEncoder	Dado um conjunto de coeficientes e uma tolerância, devolve uma operação de preparação de estado que prepara cada coeficiente como a amplitude correspondente de um estado de base computacional, até à determinada tolerância.
CombinedStructure	Tendo em conta uma ou mais camadas de rotações controladas, devolve uma única camada com o índice de parâmetros do modelo alterado de forma a que as camadas distintas sejam parametrizadas por parâmetros de modelo distintos.
CyclicEntanglingLayer	Devolve uma matriz de rotações controladas por singly ao longo de um determinado eixo, dispostas cíclicamente num registo de qubits e parametrizadas por parâmetros de modelo distintos.
DefaultTrainingOptions	Devolve um conjunto predefinido de opções para classificadores de preparação.
FeatureRegisterSize	Devolve o número de qubits necessários para codificar um vetor de funcionalidade específico.
InferredLabel	Dada uma probabilidade de classificação e um desvio, devolve a etiqueta inferida a partir dessa probabilidade.
InferredLabels	Tendo em conta uma matriz de probabilidades de classificação e um desvio, devolve a etiqueta inferida de cada probabilidade.
InputEncoder	Dado um conjunto de coeficientes e uma tolerância, devolve uma operação de preparação de estado que prepara cada coeficiente como a amplitude correspondente de um estado de base computacional.
LocalRotationsLayer	Devolve uma matriz de rotações não controladas (qubit único) ao longo de um determinado eixo, com uma rotação para cada qubit num registo, parametrizada por parâmetros de modelo distintos.
Misclassifications	Tendo em conta um conjunto de etiquetas inferidas e um conjunto de etiquetas corretas, devolve índices para os quais cada conjunto de etiquetas difere.
NMisclassifications	Tendo em conta um conjunto de etiquetas inferidas e um conjunto de etiquetas corretas, devolve o número de índices em que cada conjunto de etiquetas difere.
NQubitsRequired	Devolve o número de qubits necessários para aplicar um determinado classificador sequencial.
PartialRotationsLayer	Devolve uma matriz de rotações de qubit único ao longo de um determinado eixo, parametrizada por parâmetros de modelo distintos.
Sampled	Mostra uma determinada matriz com a agenda especificada.
ScheduleLength	Devolve o número de elementos numa determinada agenda de amostragem.
_Features
_Label

Tipos definidos pelo utilizador

Name	Resumo
ControlledRotation	Descreve uma rotação controlada em termos dos índices de destino e controlo, do eixo de rotação e do índice num vetor de parâmetros de modelo.
LabeledSample	Um exemplo, etiquetado com uma classe à qual esse exemplo pertence.
SamplingSchedule	Uma agenda para desenhar lotes a partir de um conjunto de exemplos.
SequentialModel	Descreve um modelo de classificador quântico composto por uma sequência de rotações parametrizadas e controladas, uma atribuição de ângulos de rotação e um desvio entre as duas classes reconhecidas pelo modelo.
StateGenerator	Descreve uma operação que prepara uma determinada entrada para um classificador sequencial.
TrainingOptions	Uma coleção de opções a utilizar na preparação de classificadores quânticos.
ValidationResults	Os resultados de ter validado um classificador relativamente a um conjunto de exemplos.