基于机器学习框架的量子自动编码方法及相关装置
实质审查的生效
摘要

本发明公开了一种基于机器学习框架的量子自动编码方法及相关装置,本发明通过调用量子模块创建量子自动编码线路,该量子自动编码线路用于将初始量子态演化至压缩量子态,初始量子态表示的输入数据与压缩量子态表示的输出数据之间的偏差小于预设阈值,且初始量子态对应的第一量子比特数量大于压缩量子态对应的第二量子比特的数量;将待编码数据作为输入数据输入至该量子自动编码线路,以及运行该量子自动编码线路得到压缩量子态表示的输出数据,实现了量子数据的压缩和自动编码,同时利用量子叠加的性质,减少了经典自动编码器对计算资源的占用率,提升了自动编码器的速度。

基本信息
专利标题 :
基于机器学习框架的量子自动编码方法及相关装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114372582A
申请号 :
CN202210280770.0
公开(公告)日 :
2022-04-19
申请日 :
2022-03-22
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
方圆窦猛汉李蕾周照辉
申请人 :
合肥本源量子计算科技有限责任公司
申请人地址 :
安徽省合肥市合肥市高新区创新大道2800号创新产业园二期E2楼六层
代理机构 :
代理人 :
优先权 :
CN202210280770.0
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  G06N10/20  G06N10/40  G06N3/02  
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
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-06 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20220322
2022-04-19 :
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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