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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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' z3 |; r" |  Y! R2 y- {5 r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
# J" p+ j& u  d1 a$ V& 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' e' w* P4 t; x/ t! _
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
- K. d9 y8 o* j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
9 g$ ~8 N6 p6 U5 j) {3 n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
8 Q( r; V& Y1 y! }6 w+ j- ]: }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
& X, @! U4 @7 D9 L; ^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  i: H( z0 y4 e( O& |3 ~2 N
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
& |" d. V9 l, Q& C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。& ?) K; [3 u- _* G
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