【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、图像生成等场景下。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，得到第一编码结果和第二编码结果；根据第一编码结果和第二编码结果，进行重参数化处理，得到待处理样本数据；根据待处理样本数据，得到参数数据；利用参数数据调整生成模型的量子神经网络的目标量子解码层，得到调整后的量子神经网络，其中，生成模型的量子神经网络包括多个量子解码层，多个量子解码层包括待训练量子解码层，目标量子解码层为待训练量子解码层之后的...
【技术保护点】
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，所述量子态样本数据是基于训练样本数据得到的，所述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。
3.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，得到第一编码结果和第二编码结果包括：
4.根据权利要求3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，得到所述第一编码结果和所述第二编码结果包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述编码模型的量子神经网络为N量子比特的量子神经网络，N为大于1的整数，>
6.根据权利...
【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，所述量子态样本数据是基于训练样本数据得到的，所述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。
3.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，得到第一编码结果和第二编码结果包括：
4.根据权利要求3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，得到所述第一编码结果和所述第二编码结果包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述编码模型的量子神经网络为n量子比特的量子神经网络，n为大于1的整数，
6.根据权利要求4所述的方法，其中，多个所述测量结果为n个所述测量结果，n为大于1的偶数，
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一编码结果对应一个所述第二编码结果，
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成模型的量子神经网络对应至少一个量子比特，所述量子解码层包括至少一个所述量子比特的单比特旋转门，
9.根据权利要求1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；
10.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：
11.根据权利要求3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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