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申请/专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学
摘要：本申请提供一种量子神经网络处理多模态细粒度数据的方法及相关装置，涉及量子机器学习领域。其中，电子设备将多模态的多种经典细粒度特征分别编码到各自对应的量子比特集，以使多个量子比特集处于第一量子态，并通过每个特征提取线路作用于对应的量子比特集，将多个量子比特集演化为第二量子态；然后，通过每个特征融合线路将相邻两个量子比特集中的每个量子比特与其余量子比特分别建立纠缠关系，以使多个量子比特集演化为第三量子态；最后，通过测量线路作用于多个量子比特集，得到上述特征的处理结果。如此，深度整合不同经典细粒度特征的特征信息，有效揭示并挖掘它们之间的内在联系，进而显著提升了多种经典细粒度特征处理结果的精确度。
主权项：1.一种量子神经网络处理多模态细粒度数据的方法，其特征在于，所述方法包括：获取多模态的多种经典细粒度特征，并为每种所述经典细粒度特征制备对应的量子比特集，以得到多个量子比特集；将每种经典细粒度特征编码到对应的量子比特集，以使所述多个量子比特集处于第一量子态，其中，所述多个量子比特集的量子处理线路包括每个所述量子比特集的特征提取线路、相邻两个所述量子比特集之间的特征融合线路以及所述多个量子比特集的测量线路；通过每个特征提取线路作用于对应的量子比特集，将所述多个量子比特集从所述第一量子态演化为第二量子态；通过每个所述特征融合线路将相邻两个所述量子比特集中的每个量子比特与其余量子比特分别建立纠缠关系，以使所述多个量子比特集从所述第二量子态演化为第三量子态；通过所述测量线路作用于所述多个量子比特集，得到所述多种经典细粒度特征的处理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学杭州创新研究院 北京航空航天大学 量子神经网络处理多模态细粒度数据的方法及相关装置
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