[发明专利]基于参数化玻色采样的量子线路学习方法及图像模糊方法有效
| 申请号： | 202110277055.7 | 申请日： | 2021-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN113012066B | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 石金晶;唐涌泽;陆玉虎;冯艳艳;施荣华 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06F17/15;G06F17/16;G06F17/18;G06N10/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人： | 周咏;米中业 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于参数化玻色采样的量子线路学习方法，包括设计量子线路学习框架并准备输入态；设计参数化玻色采样量子线路；线路参数初始化；计算参数化玻色采样的酉变换并得到输出态，计算输出态中不同光子配置的概率排列组合概率分布并后处理；对比后处理的概率分布与目标概率分布并计算损失函数；根据损失函数更新线路参数；重复上述步骤得到训练后的概率分布。本发明还公开了包括所述基于参数化玻色采样的量子线路学习方法的图像模糊方法。本发明在玻色采样模型中引入参数化的结构，得到了如神经网络的参数化玻色采样模型，实现了函数拟合的功能，能够通过量子计算机对大数据时期的大量数据的处理和分析。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 参数 化玻色 采样 量子 线路 学习方法 图像 模糊 方法 | ||
【主权项】：
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