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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明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。
主权项：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：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xi”'，构建量子自注意模型的编码层，获取每个特征的向量Q：查询，K：键，V：值；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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法
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