【技术实现步骤摘要】
重建数据的方法及模型
[0001]本申请实施例大体上涉及量子计算领域,更具体地,涉及重建数据的方法及模型。
技术介绍
[0002]近年来,机器学习已在众多领域中得到了大量的应用。作为人工智能领域的研究热点,随着大数据时代各行业对数据处理、分析需求的持续增加,如何基于机器学习对复杂多样的数据进行深层次的分析,更高效地利用信息成为当前大数据环境下机器学习研究的主要方向。为进一步优化传统机器学习,人们对利用量子线路辅助机器学习已开始有所研究。然而,目前基于量子线路的重建数据的方法仍比较少。
[0003]因此,本申请提出一种重建数据的方法及模型。
技术实现思路
[0004]本申请实施例的目的之一在于提供一种重建数据的方法及模型,与传统的方法与模型相比,其可减少所使用的参数量,且所用的存储介质,即量子比特数目也大幅减少。
[0005]本申请的一实施例提供一种重建数据的方法,其包括:将第一输入数据编码为量子态;构建第一量子线路以对该量子态进行编码,且生成第一输出,其中第一量子线路包含与第一输入数据相应的第 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种重建数据的方法,其包括:将第一输入数据编码为量子态;构建第一量子线路以对所述量子态进行编码,且生成第一输出,其中所述第一量子线路包含与所述第一输入数据相应的第二输入数据;以及构建第二量子线路以对所述第一输出进行解码,且生成经重建的数据,其中所述第二量子线路包含与所述第一输入数据相应的第三输入数据。2.根据权利要求1所述的方法,其中所述第二量子线路包括第一子线路和第二子线路。3.根据权利要求2所述的方法,其中经重建的数据包括第一输出数据和第二输出数据。4.根据权利要求1所述的方法,其中优化所述第一量子线路和所述第二量子线路包括使用所述第一输出和所述经重建的数据计算损失函数。5.根据权利要求1所述的方法,其中优化所述第一量子线路和所述第二量子线路包括使用所述第二输入数据和所述经重建的数据计算损失函数。6.根据权利要求1所述的方法,其还包括构建第三量子线路以对所述第一输出和与所述量子态相对应的正态分布数据进行判别以生成第二输出和第三输出,以与所述第一量子线路进行对抗学习。7.根据权利要求6所述的方法,其中优化所述第一量子线路和所述第三量子线路包括使用量子态差异的度量方式计算所述第二输出和所述第三输出之间的差异。8.根据权利要求6所述的方法,其中所述第一量子线路、所述第二量子线路以及所述第三量子线路中的至少一者为参数化变分量子线路。9.根据权利要求8所述的方法,其中所述参数化变分量子线路包括:纠缠模块;以及旋转模块,其包括多个单量子比特任意旋转门。10.一种用于重建分子结构的方法,其包括根据上述权利要求1
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9中任一权利要求所述的方法。11.根据权利要求10所述的方法,其中所述第一输入数据为MACCS分子指纹序列,所述第二输入数据为相应的浓度信息,且所述第三输入数据为相应的负责生长抑制的信息。12.一种化合物合成的方法,其包括根据权利要求10或11所述的方法。13.根据权利要求12所述的方法,其中所述化合物包括抗癌药。14.一种用于重建数据的模型,其包括:编码模块,其经配置以将第一输入数据编码为量子态...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘丹聃,
申请(专利权)人:上海图灵智算量子科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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