基于线图神经网络求解伊辛问题的方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明涉及到基于线图神经网络求解伊辛问题的方法及系统。为每层网络结构设定线图神经网络及配对的图神经网络。信息的更新方式为：前一层网络结构的图神经网络及线图神经网络同步向后一层网络结构的图神经网络传递节点的特征信息，前一层网络结构的线图神经网络、后一层网络结构的图神经网络同步向后一层网络结构的线图神经网络传递节点特征信息。并构建伊辛哈密顿量形式的损失函数，对网络结构的线图神经网络及图神经网络两者配置的用于更新节点的特征信息的预定参数进行训练，在损失函数最小时得到伊辛哈密顿量基态的解。
基本信息
专利标题 ：
基于线图神经网络求解伊辛问题的方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114548370A
申请号 ：
CN202210115076.3
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
方波
申请人 ：
上海图灵智算量子科技有限公司
申请人地址 ：
上海市浦东新区芳春路400号1幢3层
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210115076.3
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06N10/00 G06F17/16 G06F17/15
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20220202
申请日 : 20220202
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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