【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及量子机器学习，尤其涉及一种量子模型训练方法、多模态数据处理方法及装置。
技术介绍
1、随着多模态数据的激增，使得数据分析任务越来越艰巨，多模态数据综合了图像、文本、音频以及视频等多种信息形式，大幅增加了数据的复杂性和信息量。
2、相关技术中，传统机器学习算法难以有效融合不同模态间的相关性并高效地执行跨模态理解，导致传统机器学习算法无法准确、高效地实现对多模态数据的有效处理。
3、因此，如何准确、高效地实现对多模态数据的有效处理，是当前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种量子模型训练方法、多模态数据处理方法及装置，用以解决传统机器学习算法无法准确、高效地实现对多模态数据有效处理的缺陷。
2、一方面，本专利技术提供一种量子模型训练方法，该方法包括：
3、构建多模态样本训练集，其中，所述多模态样本训练集包括多种模态的经典输入数据和样本标签；
4、将所述经典输入数据转换为量子输入数据；
5、将所述量子输入数据输入待训练的量子多模态神经网络模型，通过所述量子多模态神经网络模型对所述量子输入数据进行量子单模态特征提取、量子多模态特征融合以及量子比特测量后，得到样本分析结果；
6、根据所述样本分析结果和所述样本标签，对所述量子多模态神经网络模型的模型参数进行调整，直至满足迭代训练终止条件，得到训练好的量子多模态神经网络模型。
7、根据本专利技术提供的量子模型训练方法
8、对所述经典输入数据按照各自对应的模态进行预处理，得到每一模态对应的向量数据；
9、通过幅值编码算法对所述向量数据进行量子转换，得到每一模态对应的量子数据；
10、将各个模态的所述量子数据进行张量积处理，并归一化后，得到量子输入数据。
11、根据本专利技术提供的量子模型训练方法，所述量子多模态神经网络模型包括：量子单模态特征提取模块、量子多模态特征融合模块以及量子比特测量模块；
12、所述量子单模态特征提取模块用于对所述量子输入数据中每一模态的量子数据进行特征提取，得到多个单模态特征；
13、所述量子多模态特征融合模块用于将所述多个单模态特征进行融合，得到多模态特征；
14、所述量子比特测量模块用于在得到所述多模态特征后，对量子电路中的目标量子比特进行投影测量，运行所述量子电路多次，得到量子可观测量的期望值，并将所述量子可观测量的期望值映射为样本分析结果。
15、根据本专利技术提供的量子模型训练方法，所述量子单模态特征提取模块包括多个二量子比特门和多个受控非门；
16、所述量子单模态特征提取模块中，将所述二量子比特门依次施加于每一模态对应的量子电路中相邻的单量子比特上，并通过所述受控非门对相邻的量子比特进行连接，每一个所述量子单模态特征提取模块中的多个二量子比特门的参数相同。
17、根据本专利技术提供的量子模型训练方法，所述量子多模态特征融合模块包括多个单量子比特旋转门和多个受控非门；
18、所述量子多模态特征融合模块中，将所述多个单量子比特旋转门分别施加于量子电路的所有量子比特上，并通过所述受控非门对相邻的量子比特进行连接，以对所述多个单模态特征进行融合。
19、根据本专利技术提供的量子模型训练方法，所述对量子电路中的目标量子比特进行投影测量，运行所述量子电路多次，得到量子可观测量的期望值，包括：
20、设定量子可观测量，通过所述量子可观测量对量子电路中的目标量子比特进行投影测量；
21、运行所述量子电路多次，基于所述量子输入数据、所述量子多模态神经网络模型的整个演化过程以及所述量子可观测量的实施过程，得到量子可观测量的期望值。
22、根据本专利技术提供的量子模型训练方法，所述根据所述样本分析结果和所述样本标签，对所述量子多模态神经网络模型的模型参数进行调整，包括：
23、通过预设损失函数计算所述样本分析结果与所述样本标签之间的输出误差；
24、基于所述输出误差，利用适用于量子电路的梯度计算和梯度下降优化算法，对所述量子多模态神经网络模型的模型参数进行调整，以最小化所述输出误差。
25、根据本专利技术提供的量子模型训练方法，在得到训练好的量子多模态神经网络模型之后，所述方法还包括：
26、构建多模态样本测试集，其中，所述多模态样本测试集包括多种模态的经典输入数据和样本标签；
27、将所述经典输入数据转换为量子输入数据；
28、基于所述量子输入数据和所述样本标签，对训练好的量子多模态神经网络模型进行测试。
29、另一方面，本专利技术还提供一种多模态数据处理方法，该方法包括：
30、获取多模态待处理数据；其中，所述多模态待处理数据包括文本、图像、音频以及视频中至少两种；
31、将所述多模态待处理数据转换为量子待处理数据；
32、将所述量子待处理数据输入训练好的量子多模态神经网络模型，得到所述量子多模态神经网络模型输出的数据分析结果；
33、其中，所述量子多模态神经网络模型基于上述任一种量子模型训练方法训练得到。
34、另一方面，本专利技术还提供一种多模态数据处理装置，该装置包括：
35、获取模块，用于获取多模态待处理数据；其中，所述多模态待处理数据包括文本、图像、音频以及视频中至少两种；
36、转换模块，用于将所述多模态待处理数据转换为量子待处理数据；
37、处理模块，用于将所述量子待处理数据输入训练好的量子多模态神经网络模型，得到所述量子多模态神经网络模型输出的数据分析结果；其中，所述量子多模态神经网络模型基于上述任一种量子模型训练方法训练得到。
38、本专利技术提供的量子模型训练方法、多模态数据处理方法及装置，通过建立量子多模态神经网络模型，将多模态样本训练集中的经典输入数据转换为量子输入数据，将量子输入数据输入待训练的量子多模态神经网络模型，通过量子多模态神经网络模型对量子输入数据进行量子单模态特征提取、量子多模态特征融合以及量子比特测量后，得到样本分析结果，根据样本分析结果和样本标签对量子多模态神经网络的模型参数进行调整，以对量子多模态神经网络模型进行迭代训练，在满足迭代训练终止条件后，得到训练好的量子多模态神经网络模型。由于训练得到的量子多模态神经网络模型，能够有效利用量子计算的优势，可以实现对多模态数据高效、准确地处理，显著提升了模型在多模态数据处理和分析任务上的性能。
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1.一种量子模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的量子模型训练方法，其特征在于，所述将所述经典输入数据转换为量子输入数据，包括：
3.根据权利要求1所述的量子模型训练方法，其特征在于，所述量子多模态神经网络模型包括：量子单模态特征提取模块、量子多模态特征融合模块以及量子比特测量模块；
4.根据权利要求3所述的量子模型训练方法，其特征在于，所述量子单模态特征提取模块包括多个二量子比特门和多个受控非门；
5.根据权利要求3所述的量子模型训练方法，其特征在于，所述量子多模态特征融合模块包括多个单量子比特旋转门和多个受控非门；
6.根据权利要求3所述的量子模型训练方法，其特征在于，所述对量子电路中的目标量子比特进行投影测量，运行所述量子电路多次，得到量子可观测量的期望值，包括：
7.根据权利要求1所述的量子模型训练方法，其特征在于，所述根据所述样本分析结果和所述样本标签，对所述量子多模态神经网络模型的模型参数进行调整，包括：
8.根据权利要求1所述的量子模型训练方法，其特征在于，在得到
9.一种多模态数据处理方法，其特征在于，包括：
10.一种多模态数据处理装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种量子模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的量子模型训练方法，其特征在于，所述将所述经典输入数据转换为量子输入数据，包括：
3.根据权利要求1所述的量子模型训练方法，其特征在于，所述量子多模态神经网络模型包括：量子单模态特征提取模块、量子多模态特征融合模块以及量子比特测量模块；
4.根据权利要求3所述的量子模型训练方法，其特征在于，所述量子单模态特征提取模块包括多个二量子比特门和多个受控非门；
5.根据权利要求3所述的量子模型训练方法，其特征在于，所述量子多模态特征融合模块包括多个单量子比特旋转门和多个受...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕金虎，高庆，郑瑾，王薇，
申请(专利权)人：北京航空航天大学杭州创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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