基于量子态振幅变换的量子卷积神经网络构建方法及系统

    公开(公告)号:CN115828999B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202211292790.6

    申请日:2022-10-21

    Abstract: 本发明属于量子模型计算技术领域,特别涉及一种基于量子态振幅变换的量子卷积神经网络构建方法及系统,依据卷积神经网络中卷积层和池化层的局部连通性和参数共享属性,将卷积层和池化层的属性扩展到量子域,组建由量子卷积层、量子池化层和量子全连接层构成的量子卷积神经网络;依据量子位集群状态生成量子数据集,利用生成的量子数据集对量子卷积神经网络进行训练,并在训练过程中将模型输出和标签之间的均方误差作为测量量子比特以得到期望值的成本函数。本发明利用低深度量子电路即可实现量子卷积神经网络模型的构建,使构建的网络模型训练效率和收敛速度均能够得到较大提升,便于量子数据和经典数据分类处理中的应用。

    基于量子态振幅变换的量子卷积神经网络构建方法及系统

    公开(公告)号:CN115828999A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211292790.6

    申请日:2022-10-21

    Abstract: 本发明属于量子模型计算技术领域,特别涉及一种基于量子态振幅变换的量子卷积神经网络构建方法及系统,依据卷积神经网络中卷积层和池化层的局部连通性和参数共享属性,将卷积层和池化层的属性扩展到量子域,组建由量子卷积层、量子池化层和量子全连接层构成的量子卷积神经网络;依据量子位集群状态生成量子数据集,利用生成的量子数据集对量子卷积神经网络进行训练,并在训练过程中将模型输出和标签之间的均方误差作为测量量子比特以得到期望值的成本函数。本发明利用低深度量子电路即可实现量子卷积神经网络模型的构建,使构建的网络模型训练效率和收敛速度均能够得到较大提升,便于量子数据和经典数据分类处理中的应用。

    超导量子计算系统一体化降噪装置

    公开(公告)号:CN216429168U

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202122265838.1

    申请日:2021-09-18

    Abstract: 本实用新型涉及量子计算机工作环境技术领域,特别涉及一种超导量子计算系统一体化降噪装置,包含:模块化机房,所述模块化机房按不同功能划分为多个不同物理属性空间仓位;所述模块化机房内设置有用于对多个不同物理属性空间仓位降温处理的制冷机,制冷机四周及制冷机送风管道均设置用于降噪处理的吸音棉;所述多个不同物理属性空间仓位至少包含相互之间物理隔离且通过集中布线进行数据交互的量子仓、测控仓、外设仓和经典计算仓。本实用新型结构简单,设计科学、合理,既对量子计算机系统中的各部分重要设备做到高度集成,且能够兼顾屏蔽各种干扰信号频段,保障超导量子计算机工作环境的稳定性,具有较好的应用前景。

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