[发明专利]一种基于量子卷积神经网络的图像识别系统及方法有效
| 申请号： | 202110910909.0 | 申请日： | 2021-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113361664B | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 吕金虎;高庆;吕颜轩;刘克新;郑瑾;裴迎庆 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学;中国科学院数学与系统科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;G06N10/00 |
| 代理公司： | 北京天汇航智知识产权代理事务所(普通合伙) 11987 | 代理人： | 黄川;史继颖 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于量子卷积神经网络的图像识别系统及方法，通过量子态输入单元制备或读入编码输入图像信息的量子比特，通过量子卷积神经网络运算单元对量子比特进行操作，通过量子态测量单元对量子比特进行测量操作，给出输出结果，通过网络优化单元进行训练，以使得量子卷积神经网络的输出结果尽量接近期望输出。本发明利用量子态编码图像信息，通过基于量子电路构建的量子卷积神经网络来高效地提取图像特征以及进行特征映射，并进行图像识别，能够实现对图像数据或者编码图像信息的量子数据进行高效特征提取，用于快速处理大规模、高维度图像数据的图像识别任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量子 卷积 神经网络 图像 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
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