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标题: 二维量子卷积计算 [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2020-11-6 11:05
标题: 二维量子卷积计算
二维量子卷积计算
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目前一维量子卷积计算不能满足当前机器学习、图像识别等算法的要求。由于量子卷积神经网络模型主要是处; O! L; x4 G7 O4 p( i, Z, n
理多维信息,有必要将一维量子卷积的维数推广到二维,进行二维量子卷积计算的研究,使得量子卷积计算不受维数9 ?, C1 R# I3 O1 u) X% E# ^$ `' I* w
的影响,可以更好地应用于量子卷积神经网络。在量子计算中,量子态的叠加和纠缠使量子计算具有并行计算的能
, u. |/ L- U3 \& Q力,与一维量子卷积相比,二维量子卷积在并行计算中具有更高的优势,二维量子卷积计算更适合目前量子卷积神经' ^' I0 u8 S$ P; r- r
网络中量子卷积层的研究与设计。在一维量子卷积计算的基础上,基于量子图像表示方法,探究了二维量子卷积计算
5 X6 L  J. Q  S1 Q% }, {的量子线路设计,设计了通用的二维量子卷积线路模型。由于经典信息不能直接用于量子计算,首先将经典信息进行
" Z* z. i6 I2 V量子化编码,处理后的量子信息输入到二维量子卷积计算的量子电路中,完成概率幅和加法计算,最后通过测量得到
$ j; g' C! p% D8 j2 ^量子卷积的结果。二维量子卷积算法大大减少了卷积计算的步骤,提高了计算速度,增加了信息的存储空间。为量子
; r# k5 l8 L4 o# A: i+ \! B卷积神经网络模型中量子卷积层的设计规则提供了理论依据,为高维量子卷积计算提供了参考和可能的途径。
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