公司技术发布 - 微美全息云公司发布了一种用于图像多分类的混合量子神经网络结构[1] - 该技术将经典卷积神经网络的空间特征提取能力与量子神经网络的高维非线性映射特征有机结合[1] - 该混合结构在多分类场景中拥有更强的泛化能力和计算效率[1] - 在实际实验中，该技术实现了优于同类算法的分类准确性和稳定性[1] 技术架构设计 - 混合量子神经网络的设计遵循“经典负责抽象，量子负责判别”的原则[2] - 整体系统包含三个主要模块：特征降维与编码模块、量子态变换模块、混合决策与迁移学习模块[2] - 在架构设计上，实现了CNN与QNN的深度融合，采用“卷积特征提取—量子映射—混合决策”的三阶段分布式结构[8] - 该设计使得量子部分不仅能承担非线性判别，还能在特征空间层面实现信息重构[8] 特征编码与降维 - 特征降维与编码模块基于经典CNN结构，通过卷积层和池化层提取图像的低维特征表示[3] - 采用改进的角度编码方法，将实值特征映射到量子态振幅，并通过多层量子旋转门实现高效编码[3] - 该联合降维方案有效解决了量子编码维度限制问题[9] - 通过优化PCA的累计方差贡献率，确保输入特征与量子态振幅之间的映射保持高信息保真度[9][10] 量子计算与训练优化 - 量子态变换模块承担高维特征映射和非线性判别的核心任务，包含多层由参数化旋转门和受控纠缠门组成的量子电路[4] - 采用可重构参数共享策略，允许不同量子层共享部分可训练参数，并引入混合态扰动以维持训练过程中的梯度平衡[4] - 该结构设计有效避免了“贫瘠高原”现象，使模型在多类任务中保持稳定收敛[4] - 在训练策略层面，引入了迁移学习机制和参数共享结构，以应对梯度消失和过拟合风险[11] - 迁移学习机制使得模型能够以更少的训练周期在新任务上实现快速收敛[11] - 设计了基于量子保真度度量的早停策略，通过监测量子态演化的稳定性来判断训练是否达到最优点[11] 系统实现与性能 - 该结构支持在仿真环境和硬件量子处理单元上运行[6] - 仿真环境使用高性能GPU集群完成经典模块训练，量子模块则在量子模拟器或FPGA加速的量子核估计环境中执行[6] - 在系统实现层面，采用了异构计算架构，经典计算部分在CPU/GPU平台运行，量子部分在FPGA上实现的量子模拟模块中执行[12] - FPGA模块实现了参数化量子电路的可重构执行逻辑，能在纳秒级响应时间内完成量子态更新，显著提升了系统整体训练速度[12] - 该混合计算架构在实验中展现出远超纯CPU或GPU模拟的性能优势[12] 技术意义与公司背景 - 该混合量子神经网络结构的提出，标志着量子人工智能研究从理论探索走向实际应用的关键一步[13] - 该技术展示了量子计算在机器学习领域的潜在优势，并为当前量子硬件的性能瓶颈提供了工程化的折中解决方案[13] - 通过将可训练的量子层嵌入经典神经网络基础，该技术实现了量子计算资源的高效利用，使量子优势得以在真实视觉任务中体现[13] - 微美全息云公司专注于全息云服务，主要业务领域涵盖车载AR全息HUD、3D全息脉冲激光雷达、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、元宇宙AR/VR设备及云软件等[14] - 公司是一家综合性的全息云技术解决方案提供商[14]