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申请/专利权人：特拉量子股份公司
申请日：2023-11-08
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052294A
主分类号：G06N10/60
分类号：G06N10/60;G06N20/00
优先权：["20221115 EP 22207380.1"]
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本公开涉及使用混合经典‑量子求解器求解机器学习问题的方法。一种用于训练混合量子‑经典计算系统的方法，该系统用于逼近输入特征向量的标记函数，该系统包括变分量子电路、机器学习模型以及标记模块，该标记模块被配置为接收由该变分量子电路生成的第一输出和由该机器学习模型生成的第二输出并生成输出标签，其中，该方法包括迭代过程，该迭代过程包括以下步骤：向该变分量子电路和该机器学习模型提供样本数据集的输入特征向量，向该标记模块提供该第一输出和该第二输出，以及基于该输入特征向量的输出标签的成本函数的值确定变分参数、机器学习参数和可训练组合参数的参数更新。
主权项：1.一种用于训练混合量子-经典计算系统的方法，所述系统用于逼近输入特征向量的标记函数，所述系统包括：变分量子电路，所述变分量子电路包括作用于量子比特寄存器的量子比特的多个量子门，所述多个量子门包括变分量子门以及至少一个编码门，其中，根据相关联的变分参数来参数化所述变分量子门对所述量子比特寄存器的量子比特的参数化作用，所述至少一个编码门用于根据所述输入特征向量修改所述量子比特寄存器的量子比特的状态；机器学习模型，所述机器学习模型在经典处理系统上实施，被配置为根据参数化传递函数处理所述输入特征向量，其中，所述参数化传递函数通过机器学习参数来参数化；以及标记模块，所述标记模块在经典处理系统上实施，被配置为接收由所述变分量子电路生成的第一输出和由所述机器学习模型生成的第二输出，并基于所述第一输出和所述第二输出的组合生成输出标签，其中，所述组合基于多个可训练组合参数；所述方法包括迭代过程，所述迭代过程包括以下步骤：-向所述变分量子电路和所述机器学习模型提供样本数据集的输入特征向量，-向所述标记模块提供所述第一输出和所述第二输出，-基于所述输入特征向量的输出标签的成本函数的值确定所述变分参数、所述机器学习参数和所述可训练组合参数的参数更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 特拉量子股份公司 使用混合经典-量子求解器求解机器学习问题的方法
免责声明
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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