【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于量子计算，特别是一种混合标注模型、结合量子计算的标注方法、装置及介质。
技术介绍
1、随着科技的发展，越来越多类型的模型也相继被开发，而模型可以帮助用户处理一些归类、推理、识别等任务，从而可以减小用户的压力。例如，利用图像分类模型对图像进行分类，利用翻译模型将一个文本翻译为另一文本，利用预测模型进行数据预测(例如，天气预报，股票走势等)。
2、在模型对数据进行处理的过程中，通过会将数据转换为特征向量，然后对特征向量进行分析处理，从而获得结果。通常而言，输入的特征与处理结果有一定的相关性，例如，当输入的特征参数越多时，则可以使得获得的处理结果更加准确。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种混合标注模型、结合量子计算的标注方法、装置及介质，以解决相关技术中在对象的属性信息不充分的情况下，对象的标注精度不高的问题。在本公开中，在需要对目标对象进行标注时，可以将目标对象的属性信息输入至混合标注模型，在混合标注模型中，由于设置了反向传播神经网络和至少一个量子线路，相...
【技术保护点】
1.一种结合量子计算的标注方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个量子线路的数目为1，所述目标层包括所述输出层；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个量子线路包括第一量子线路，所述第一量子线路的末端与所述反向传播神经网络的输入层连接，所述反向传播神经网络的输入包括所述属性信息对应的向量矩阵和第一观测值；
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述反向传播神经网络的相邻层之间包括第二量子线路，所述相邻层的后一层的输入包括所述相邻层的前一层的输出结果和第二观测值；
...【技术特征摘要】
1.一种结合量子计算的标注方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个量子线路的数目为1，所述目标层包括所述输出层；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个量子线路包括第一量子线路，所述第一量子线路的末端与所述反向传播神经网络的输入层连接，所述反向传播神经网络的输入包括所述属性信息对应的向量矩阵和第一观测值；
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述反向传播神经网络的相邻层之间包括第二量子线路，所述相邻层的后一层的输入包括所述相邻层的前一层的输出结果和第二观测值；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，量子比特在量子线路中，依次经过编码层、至少一个变分层和量子测量层；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括弹丸，所述目标对象的属性信息包括以下至少一项：药长度，壳体厚度，...
【专利技术属性】
技术研发人员：窦猛汉，请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：本源量子计算科技合肥股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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