[发明专利]一种基于经典—量子混合机器学习的医学图像分类方法在审
| 申请号： | 202310910976.1 | 申请日： | 2023-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN116935126A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 姚鹏;张悦枫;李昱江;王浩枫;高彤;任建新;赵漫菲 | 申请（专利权）人： | 北京计算机技术及应用研究所 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/77;G06V10/774;G06N10/20;G06N10/60;G16H50/20 |
| 代理公司： | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人： | 辛海明 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于经典—量子混合机器学习的医学图像分类方法，属于计算机视觉领域。本发明经典预处理将输入的图像都经过主成分分析法(PCA)粗略压缩到低维，将输入的低维向量经量子编码器编码为量子初态，构建参数化的量子纠缠网络作为量子分类器完成分类任务，输出量子态的期望值需要将每个量子比特线路中添加泡利算子集进行测量，由泡利算子集构建的输出函数，将输出量子态转变为经典概率预测值，通过计算均方误差(MSE)损失函数，并使用基于梯度的优化方法更新量子分类器的参数。本发明极大地降低了增加神经网络深度的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 经典 量子 混合 机器 学习 医学 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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