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公开(公告)号：CN115374948B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210940100.7
申请日：2022-08-05
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06N10/80 , G06N10/40 , G06N3/048 , G06N3/09 , G06F18/241
Abstract: 本公开提供了一种量子神经网络的训练方法、数据处理方法、设备及介质，涉及人工智能领域，尤其涉及量子计算领域。具体实现方案为：将训练样本输入至待训练量子神经网络的第一量子电路获得中间结果；将中间结果输入至该神经网络的包括N层第二量子电路的量子电路组获得数据特征；基于数据特征的处理结果与训练标签的损失值调整待训练参数，在满足训练收敛条件的情况下，结束训练得到目标量子神经网络。本公开中使用嵌套的量子电路，自然的引入了非线性变换，起到了类似经典神经网络中激活函数的作用，使其特征提取的能力得到充分的发挥，同时这个过程也实现了数据的降维，在这个过程中数据特征被层层提炼，使得最终的特征可用于任何任务。
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公开(公告)号：CN114429218B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210088776.8
申请日：2022-01-25
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06N10/70
Abstract: 本公开提供了一种消除量子计算机的量子噪声的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及量子计算机领域，尤其涉及量子噪声处理技术领域。实现方案为：确定量子噪声信道以及可观测量，可观测量的表示式为一组泡利算符张量积的加权求和，以基于每一个泡利算符张量积确定测量信道；对于每一个测量信道：定义第一映射的表达式以对第一映射进行准概率分解；根据概率分布对分解得到的多个第一量子信道进行预定次数的采样，以基于采样结果串接相应的第一量子信道并基于该可观测量对输出量子态进行测量；计算所有测量结果的平均值；基于可观测量的表示式中相对应的权重对所有平均值进行加权求和，以作为测量结果的无偏估计。
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公开(公告)号：CN113591906B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110686730.1
申请日：2021-06-21
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/84
Abstract: 本公开提供了一种图的分割方法，涉及图论领域，尤其涉及图像处理等人工智能领域，可以应用于统计物理、超大规模集成电路设计、数据聚类分析等场景，包括：获取待分割的图，其中，图包括多个顶点和顶点之间的边；对待分割图进行分割获取顶点的近似分割解向量，根据近似分割解向量初始化顶点的可变参数向量；根据图的可变参数向量迭代出图的最小化损失函数；获取每个顶点在最小化损失函数的生成时刻对应的可变参数向量的目标值；针对每个顶点，根据顶点对应的目标值，确定顶点被割开的边数。本公开中，在已经求解出的近似分割解的基础上进行优化，提高了求解效率，降低了求解难度，增强了实用性以及通用性，强化了求解的高效性。
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公开(公告)号：CN114219076B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202111533169.X
申请日：2021-12-15
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种量子神经网络训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及计算机领域，尤其涉及量子计算机技术领域。实现方案为：确定L+1个参数化量子电路和L个数据编码电路；获取包括自变量数据以及因变量数据的多个训练数据对；对于训练数据对中的每一个：将参数化量子电路和数据编码电路交替串联以构成量子神经网络，数据编码电路分别对该训练数据对中的自变量数据进行编码；以及将所述量子神经网络从初始量子态开始运行，对所获得的量子态进行测量以获得测量结果；根据所有训练数据对所对应的测量结果以及相对应的因变量数据，计算损失函数；以及调节参数化量子电路和数据编码电路的待训练参数，以最小化损失函数。
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公开(公告)号：CN113705793B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111034224.0
申请日：2021-09-03
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N10/20
Abstract: 本公开提供了一种决策变量确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及计算机领域，尤其涉及量子计算机技术领域。实现方案为：获取待确定的决策变量所对应的半正定规划问题的数学表达式；初始化待训练的量子神经网络；获取M个相互正交的量子态；迭代执行以最小化损失函数：将量子神经网络分别作用在当前的M个量子态上，以获得新的M个量子态；基于获得的量子态将半正定规划问题转换为线性规划问题，并确定损失函数；以及调节量子神经网络参数以将其分别作用在获得的M个量子态上，以重新获得M个量子态作为当前的M个量子态；以及基于最小化损失函数后的线性规划问题的解向量以及所获得的M个量子态，确定决策变量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115329971A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210952082.4
申请日：2022-08-09
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种消除振幅阻尼噪声的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及量子计算机领域，尤其涉及量子噪声缓释技术领域。实现方案为：初始化辅助量子比特并确定待执行量子操作的单比特量子态ρ；将辅助量子比特和量子态ρ输入编码电路以获得第一量子态；基于第一量子态执行量子操作获得第二量子态；对预先确定的至少一个量子信道进行预定次数的采样，以使得将采样得到的量子信道作用于第二量子态获得测量结果；确定所有采样所获得测量结果的平均值，作为消除振幅阻尼噪声后量子操作所获得结果的无偏估计。至少一个量子信道通过第一量子电路确定，第一量子电路包括编码电路以及量子操作所对应的振幅阻尼噪声信道。
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公开(公告)号：CN114492823A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210088780.4
申请日：2022-01-25
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种消除量子计算机的量子噪声的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及量子计算机领域，尤其涉及量子噪声处理技术领域。实现方案为：确定量子噪声信道以及用于对量子态进行测量的可观测量；基于可观测量的谱分解形式确定测量信道；定义第一映射的表达式，以使得第一映射与量子噪声信道串接后在预设的误差容忍度范围内接近于测量信道；基于表达式对第一映射进行准概率分解；根据概率分布对分解得到的多个第一量子信道进行预定次数的采样，以基于采样结果串接相应的第一量子信道并基于该可观测量对输出量子态进行测量；计算所有测量结果的平均值，作为消除量子噪声后的量子计算机测量结果的无偏估计。
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公开(公告)号：CN112990472B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110321417.8
申请日：2021-03-25
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种消除量子噪声的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及量子计算领域，尤其涉及量子噪声处理技术领域。实现方案为：定义第一映射的表达式，其在预设的误差容忍度范围内接近量子噪声信道的逆映射；对第一映射进行准概率分解，以使得与得到的多个第一量子信道中的每一个分别对应的分解系数的绝对值之和具有最小值；根据多个第一量子信道的概率分布对其进行预定次数的采样，以使得在每次采样后在量子计算机的输出端口串接采样得到第一量子信道，以将第一量子信道和量子计算机作为一个整体进行计算，并获得计算结果；以及计算所有采样所获得的计算结果的平均值，作为计算结果的无偏估计。
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公开(公告)号：CN113792882A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111095590.7
申请日：2020-12-23
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06N10/00
Abstract: 本公开提供了量子纠缠态处理方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及量子计算领域。具体实现方案为：确定n份初始量子态；确定初始量子态所关联的至少两个节点，第一量子比特位于至少两个节点中的第一节点；第二量子比特位于至少两个节点中的第二节点；获取与预设处理场景相匹配的第一节点所需的至少一个第一参数化量子电路，以及第二节点所需的至少一个第二参数化量子电路；基于初始量子操作策略，控制第一节点进行本地量子操作，得到第一测量结果，控制第二节点进行本地量子操作，得到第二测量结果；至少基于第一测量结果和第二测量结果得到满足预设处理场景的预设要求的输出量子态。如此，来实现对量子纠缠态的处理。
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公开(公告)号：CN113098624A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110338733.6
申请日：2021-03-30
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了量子态测量方法、装置、设备、存储介质及系统，涉及量子计算领域。具体实现方案为：接收端从量子信道接收待处理量子态，其中，所述待处理量子态是处于发送端的目标未知量子态经由所述量子信道传输后的量子态；所述量子信道是基于接收端和发送端所共享的量子系统而得到的，所述量子信道与所述量子系统的系统量子态相关；基于所述量子系统的系统量子态，确定所述量子信道的特征信息；基于所述特征信息构造去噪策略，并基于构造出的所述去噪策略对所述待处理量子态进行去噪处理，以得到针对所述目标未知量子态的测量结果。如此，实现超距测量。
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