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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

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    5 b1 h+ i9 T- `8 z  O, x. m  b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
    / a- O/ u$ o* X9 f# q6 Y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( [. S3 h5 ?. W9 Y, S
    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
    ' Y( x+ z$ {' I* E/ C& [/ `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
    ! k+ f/ h5 C! }- e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 \5 |' H; u4 v6 T& C+ L$ n6 V- I1 A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) s2 V6 P: f$ [: m2 D5 H/ \
    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
    $ S( _: Y+ Z- o7 P. P3 w% [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
    # U7 Q" W" b, ~6 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。
    ; k$ U8 ]  h: L7 p9 {
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    二维量子卷积计算.pdf

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