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摘要：本发明涉及量子计算技术领域，特别涉及一种基于参数化量子线路的量子生成对抗网络训练方法及系统，通过构建量子生成对抗网络，所述量子生成对抗网络包括生成器和判别器，所述生成器采用在数据编码阶段将随机噪声转换为噪声输入量子态的参数化单层量子线路，所述判别器采用全连接神经网络；基于真实数据和噪声数据对量子生成对抗网络进行训练，且在训练过程中生成器更新的各单步内执行K步判别器更新，其中，K步判别器更新在经典计算资源上执行。本发明优化生成器和判别器参数间交替的梯度更新过程，不需要额外的量子计算资源开销，能够提升量子生成对抗网络的性能，具有更好的生成效果和更高的稳定性，能够适用于当前含噪声的中型量子计算机。
主权项：1.一种基于参数化量子线路的量子生成对抗网络训练方法，其特征在于，包含：构建量子生成对抗网络，所述量子生成对抗网络包括生成器和判别器，所述生成器采用在数据编码阶段将随机噪声转换为噪声输入量子态的参数化单层量子线路，所述判别器采用全连接神经网络；基于真实数据和噪声数据对量子生成对抗网络进行训练，且在训练过程中生成器更新的各单步内执行K步判别器更新，其中，K步判别器更新在经典计算资源上执行，K为自然数。
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百度查询： 中国人民解放军网络空间部队信息工程大学 基于参数化量子线路的量子生成对抗网络训练方法及系统
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