[发明专利]基于神经网络的量子纠错解码方法、装置及芯片有效
| 申请号： | 202010296660.4 | 申请日： | 2020-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN111510157B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 郑一聪;张胜誉 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | H03M13/00 | 分类号： | H03M13/00;G06N3/04;G06N3/08;G06N10/70 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 祝亚男 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于神经网络的量子纠错解码方法、装置及芯片，涉及人工智能和量子技术领域。所述方法包括：获取量子电路的错误症状信息；通过神经网络解码器对错误症状信息进行分块特征提取，得到特征信息；通过神经网络解码器对特征信息进行融合解码处理，得到错误结果信息，该错误结果信息用于确定量子电路中发生错误的数据量子比特以及相应的错误类型。本申请采用了分块特征提取的方式，会使得每一次特征提取得到的特征信息的通道数减少，而下一次特征提取的输入数据就会减少，这有助于减少神经网络解码器中特征提取层的数量，从而缩短神经网络解码器的深度，其解码时间也会相应地得到缩减，从而满足实时纠错的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 量子 纠错 解码 方法 装置 芯片 | ||
【主权项】：
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