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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
* U0 }/ |4 F1 G; F  R- w, T7 t* C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
/ |3 \' x% b, \- W( r8 a3 t5 ^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4 n  ?1 O& \4 {7 O1 Q, f
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
% N2 g( K2 b" V, C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
: c, R* c" f4 s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1 i: |& @" t, k! j8 H3 N
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
; ^8 U7 }8 M8 V* X; F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
4 C: R" U  f1 Y1 L( J$ f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。4 n4 a2 p2 x2 w/ X$ f# t$ p8 G
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