【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及生成式人工智能(aigc)以及量子计算，可应用于自动写作、语音合成、图像生成场景下。更具体地，本公开提供了一种生成模型的训练方法、数据生成方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能以及量子计算技术的发展，可以将量子计算技术引入人工智能任务中，以提高人工智能任务的执行效率；也可以利用人工智能技术来拓展量子计算的应用场景。
技术实现思路
1、本公开提供了一种生成模型的训练方法、数据生成方法、装置、设备以及存储介质。
2、根据本公开的一方面，提供了一种生成模型的训练方法，该方法包括：根据量子态样本数据，得到样本测量结果，其中，样本测量结果被添加至第一训练样本集合，第一训练样本集合用于训练第一生成模型；根据样本测量结果，得到参数数据；利用参数数据调整第二生成模型的量子神经网络，得到调整后的量子神经网络；利用调整后的量子神经网络，生成量子态输出数据；根据量子态样本数据和量子态输出数据，训练第二生成模型。
3、根据本公开的另一方面，提供了一种数据生成方法，该方法包括：将输入数据输入第一生成模型，得到测量结果；根据测量结果，得到参数数据；根据参数数据，利用第二生成模型的量子神经网络生成量子态输出数据；根据量子态输出数据，确定目标数据，其中，第一生成模型和第二生成模型是利用本公开提供的方法训练的。
4、根据本公开的另一方面，提供了一种生成模型的训练装置，该装置包括：第一获得模块，用于根据量子态样本数据，得到样本测量结
5、根据本公开的另一方面，提供了一种数据生成装置，该装置包括：第四获得模块，用于将输入数据输入第一生成模型，得到测量结果；第五获得模块，用于根据测量结果，得到参数数据；第二生成模块，用于根据参数数据，利用第二生成模型的量子神经网络生成量子态输出数据；确定模块，用于根据量子态输出数据，确定目标数据，其中，第一生成模型和第二生成模型是利用本公开提供的装置训练的。
6、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行根据本公开提供的方法。
7、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行根据本公开提供的方法。
8、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开提供的方法。
9、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种生成模型的训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据量子态样本数据，得到样本测量结果包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述量子态样本数据输入编码模型，得到所述样本测量结果包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述样本测量结果作为第一训练样本数据被添加至第一训练样本集合，
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述样本测量结果，得到参数数据包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述参数数据调整第二生成模型的量子神经网络，得到调整后的量子神经网络包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述利用所述参数数据调整所述第二生成模型的量子神经网络的目标量子解码层包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述参数数据包括第一参数数据和第二参数数据；
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述调整后的量子神经网络，生成量子态输出数据包括：
10.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述量子态样本数据和所述
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述量子态样本数据和所述量子态输出数据，训练所述第二生成模型包括：
12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述量子态样本数据是基于第二训练样本数据得到的，所述第二训练样本数据包括图像样本数据、文本样本数据以及音频样本数据中的至少一个。
13.一种数据生成方法，包括：
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述目标数据包括目标图像数据、目标文本数据以及目标音频数据中的至少一个。
15.根据权利要求13所述的方法，其中，所述根据所述测量结果，得到参数数据包括：
16.一种生成模型的训练装置，包括：
17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述量子态样本数据是基于第二训练样本数据得到的，所述第二训练样本数据包括图像样本数据、文本样本数据以及音频样本数据中的至少一个。
18.一种数据生成装置，包括：
19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述目标数据包括目标图像数据、目标文本数据以及目标音频数据中的至少一个。
20.一种电子设备，包括：
21.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1至15中任一项所述的方法。
22.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1至15中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种生成模型的训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据量子态样本数据，得到样本测量结果包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述量子态样本数据输入编码模型，得到所述样本测量结果包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述样本测量结果作为第一训练样本数据被添加至第一训练样本集合，
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述样本测量结果，得到参数数据包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述参数数据调整第二生成模型的量子神经网络，得到调整后的量子神经网络包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述利用所述参数数据调整所述第二生成模型的量子神经网络的目标量子解码层包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述参数数据包括第一参数数据和第二参数数据；
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述调整后的量子神经网络，生成量子态输出数据包括：
10.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述量子态样本数据和所述量子态输出数据，训练所述第二生成模型包括：
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述量子态样本数据和所述量子态输出数据，训练所述第二生成模型包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：李广西，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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