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申请/专利权人：中南林业科技大学
摘要：本发明公开了一种量子卷积神经网络的构建方法，包括获取训练数据集；基于变分影子量子电路构建量子卷积神经网络；采用训练数据集对构建的量子卷积神经网络进行训练；将训练后的量子卷积神经网络作为最终构建的量子卷积神经网络。本发明还公开了一种包括了所述量子卷积神经网络的构建方法的恶意代码识别方法。本发明基于变分影子量子电路构建量子卷积神经网络并进行训练，有效解决了量子卷积神经网络无法提取全局特征的局限；同时，量子卷积神经网络具有指数级的计算速度以及能够很好避免贫瘠高原问题，因此本发明不仅能够完成量子卷积神经网络的构建，而且计算速度快，可靠性高，精确性好。
主权项：1.一种量子卷积神经网络的构建方法，包括如下步骤：S1.获取训练数据集；S2.基于变分影子量子电路，构建量子卷积神经网络；S3.采用步骤S1获取的训练数据集，对步骤S2构建的量子卷积神经网络进行训练；S4.将步骤S3得到的训练后的量子卷积神经网络，作为最终构建的量子卷积神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南林业科技大学 量子卷积神经网络的构建方法及恶意代码识别方法
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