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公开(公告)号：CN116341286A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310586541.6
申请日：2023-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F30/20 , G06N10/60 , G06F111/08 , G06F119/12 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的加速量子启发式求解方法及其装置，所述方法包括：对待解决的优化问题映射到二维伊辛模型；计算所述伊辛模型在原状态的哈密顿量；更新所述二维伊辛模型的自旋子到待确认状态，计算所述伊辛模型在待确认状态的哈密顿量；计算所述伊辛模型在待确认状态的哈密顿量与在原状态的哈密顿量的差值；判决是否把所述伊辛模型从原状态转换为新状态；重复退火步骤，直到所述二维伊辛模型达到预设的结束条件，此时所述二维伊辛模型的所有自旋子状态为优化问题的最优解。本发明将FPGA具备的并行性与量子启发式算法有机结合，实现对量子启发式算法的加速，得到组合优化问题加速求解器。
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公开(公告)号：CN116341286B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310586541.6
申请日：2023-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F30/20 , G06N10/60 , G06F111/08 , G06F119/12 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的加速量子启发式求解方法及其装置，所述方法包括：对待解决的优化问题映射到二维伊辛模型；计算所述伊辛模型在原状态的哈密顿量；更新所述二维伊辛模型的自旋子到待确认状态，计算所述伊辛模型在待确认状态的哈密顿量；计算所述伊辛模型在待确认状态的哈密顿量与在原状态的哈密顿量的差值；判决是否把所述伊辛模型从原状态转换为新状态；重复退火步骤，直到所述二维伊辛模型达到预设的结束条件，此时所述二维伊辛模型的所有自旋子状态为优化问题的最优解。本发明将FPGA具备的并行性与量子启发式算法有机结合，实现对量子启发式算法的加速，得到组合优化问题加速求解器。
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公开(公告)号：CN113723490A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110975883.8
申请日：2021-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于张量卷积网络的图像分类方法、装置、系统及存储介质，该基于张量卷积网络的图像分类方法包括执行以下步骤：步骤1：使用反转矩阵和变换矩阵对原始后向图执行等价替换操作，以将反向过程表示为一个卷积运算，最终得到补全张量图；步骤2：从补全张量图中提取出主干图；步骤3：依据主干图得出统一原则，以适应各种不同的张量分解形式。本发明的有益效果是：1.本发明的基于张量卷积网络的图像分类方法可以为非常复杂的 TCNN 生成适当的初始权重，使得图像分类达到更好的效果；2.本发明的基于张量卷积网络的图像分类方法给出了统一的模型，让所有的张量模型都能依据该原则进行合理高效的初始化，使得图像分类的张量网路更稳定。
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公开(公告)号：CN113723490B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110975883.8
申请日：2021-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于张量卷积网络的图像分类方法、装置、系统及存储介质，该基于张量卷积网络的图像分类方法包括执行以下步骤：步骤1：使用反转矩阵和变换矩阵对原始后向图执行等价替换操作，以将反向过程表示为一个卷积运算，最终得到补全张量图；步骤2：从补全张量图中提取出主干图；步骤3：依据主干图得出统一原则，以适应各种不同的张量分解形式。本发明的有益效果是：1.本发明的基于张量卷积网络的图像分类方法可以为非常复杂的TCNN生成适当的初始权重，使得图像分类达到更好的效果；2.本发明的基于张量卷积网络的图像分类方法给出了统一的模型，让所有的张量模型都能依据该原则进行合理高效的初始化，使得图像分类的张量网路更稳定。
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