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[书籍资源] 二维量子卷积计算

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2020-11-6 11:05 |只看该作者 |正序浏览
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    二维量子卷积计算
    - i  k/ G4 p/ H

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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
    , p' N9 g2 F" I- k" ^) p( u0 ^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& z7 u( {% e6 P
    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, h: d7 R2 ]7 p" k, s% S
    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
    5 b- l$ D3 x3 ]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 E, T2 `: u  D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
    9 }' s- j  s' m% _6 t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
    ; `% m2 O: \5 `6 h! x8 R5 a  @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
    5 l& N: l9 f( _7 j' V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。
    . |) x7 G: k7 \( r: z( R. j  S* ^1 R2 x: q8 q/ }9 \0 m' q6 s

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    , E6 K( h  J$ J; T9 Y

    二维量子卷积计算.pdf

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