报告题目：基于张量网络的量子监督学习模型

主讲人：赖红（西南大学计算机科学系教授）
报告时间：2021年6月18日（周五）上午10:30-11:30
报告地点：腾讯会议834 421 361

报告摘要：
    最近张量网络越来越多地应用到了机器学习当中. 近些年来, 机器学习与大数据在物理学、医学、生物科学、环境生态学等领域引起了渲染大波和广泛关注, 而许多相互关联的大数据可以组织成张量网络. 在物理学方面, 张量网络是量子多体物理中一种非常强大的工具, 这种方法通过将多体量子物理中产生的维数指数大的多体量子波函数分解为张量网络来处理. 从理论上讲, 张量网络与量子多体波函数的复杂性度量(例如纠缠熵) 之间的深层联系可用于理解并可能启发成功的机器学习网络设计. 在有监督和无监督环境中, 张量网络都可以用作机器学习任务的实用工具和概念工具. 这次报告将讨论张量、张量网络、张量网络和量子多体系统之间的联系。最后，我们将介绍使用张量网络结构来实现监督机器学习的工作。

报告人简介：赖红， 女，博士，西南大学计算机科学系教授 ，E-mail:  hlai@swu.edu.cn      
研究方向: 量子机器学习，量子算法，量子密码与安全通信。
    当前研究兴趣：长期从事量子计算相关研究工作，致力于量子计算在人工智能、信息安全两个方向的开拓性研究，具体包括：
1）量子机器学习；
2）量子算法；
3）量子密码与安全通信
    长期从事量子通信、量子信息处理的理论和量子张量网络机器学习研究工作，主持和参加过包括973子项目“固态系统中光与物质强耦合作用的量子调控研究”、中国-日本-韩国合作项目、国家自然科学基金等多个与本项目相关的科研项目并在国内外重要期刊发表论文30多篇(如：中国科学，Physics Review A, Information Sciences, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications， Quantum Information Processing, Physics Letters A, Nonlinear Dynamics, Information Processing Letter, Commununication in Theory Physics 等)

    欢迎广大师生参加，联系人：陶元红。