一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法技术

本发明专利技术涉及量子机器学习技术领域，尤其涉及一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法。解决了量子自注意模型规模过大的问题。其技术方案为：S1、收集二分类数据集，加载二分类数据集；S2、将加载后的数据集，对样本特征进行重排；S3、根据重排特征两次简化之后的特征；S4：自注意机制的向量Q,K,V操作通过编码层已经得到，继续构建量子自注意模型训练层，以实现自注意机制公式的计算。本发明专利技术的有益效果为：量子自注意模型的量子位减少；量子自注意模型产生更少的训练损失以及更好的收敛效果；量子自注意模型的线路设计层次灵活多变。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及量子机器学习，尤其涉及一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法。

技术介绍

1、量子计算是一种基于量子力学原理的计算方式，与传统计算方式不同，它利用量子比特的叠加态和纠缠态来表示和处理信息。在量子计算中，量子比特可以同时处于多个状态，这使得量子计算具有高度的并行性和信息处理能力。通过利用量子纠缠等特性，量子计算机可以在处理某些问题时比传统计算机更快速和高效。将量子计算的优势引入机器学习领域，形成了量子机器学习。量子机器学习利用量子计算的特性，如量子并行性和量子纠缠，来加速和改进机器学习算法。其中，量子并行性可以使得处理大规模数据时的计算速度大幅提升，而量子纠缠则有助于发现数据中隐藏的规律和模式，提高机器学习算法的性能和效果。此外，量子计算还可以提供更强大的模式识别和数据挖掘能力，有助于解决传统机器学习中的一些复杂问题。因此，量子机器学习有望在未来为机器学习领域带来新的突破和进展。

2、量子机器学习是将量子计算的原理和方法应用于机器学习任务的领域。其中，最经典的量子机器学习算法之一是量子神经网络(quantum neural netw本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法，其特征在于，步骤S1具体为：

3.根据权利要求1所述的一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法，其特征在于，步骤S2具体为：

4.根据权利要求1所述的一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法，其特征在于，步骤S3具体为：

5.根据权利要求1所述的一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法，其特征在于，步骤S4具体为：

6.根据权利要求5所述的一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法，其特征在于，步骤S4中...

【技术特征摘要】

1.一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法，其特征在于，步骤s1具体为：

3.根据权利要求1所述的一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法，其特征在于，步骤s2具体为：

4.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：程学云，杨帆，陈子禄，姜一博，张宇，唐浩天，陈新宇，管致锦，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：