Quantum Generative Machine Learning
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WiMi Explores Collaborative Quantum Generative Networks Using Quantum Generative Machine Learning
Prnewswire· 2025-09-17 15:50
公司技术公告 - 全球领先的全息增强现实技术提供商WiMi Hologram Cloud Inc宣布正在探索一项创新解决方案——协同量子生成网络(SQGEN)[1] - SQGEN的核心在于其并行量子学习框架,生成器和判别器组件在量子计算环境中同时运行,通过量子通信通道进行交互[1] - 该并行设计不仅加速了训练过程,还提升了算法的整体效率[1] SQGEN技术原理 - 为优化量子电路,SQGEN采用Nelder-Mead优化算法,该算法无需梯度信息,适用于量子计算中直接计算梯度困难的情况[2] - SQGEN在成本函数设计中引入创新,通过放宽可逆性条件,改善了成本函数的下界,并减少了每个训练周期所需的成本函数评估次数[2] - 生成器与判别器之间的交互通过量子通信通道实现,这些通道利用量子纠缠等特性,实现快速信息传输和同步[2] SQGEN技术优势 - 通过并行量子学习框架和优化的量子电路算法,显著提高训练效率,缩短模型达到收敛状态的时间[3] - 通过减少成本函数评估次数和优化量子通信机制,降低量子资源消耗,使量子生成学习在经济上更具可行性[3] - 通过精心设计的成本函数和同步机制,有效解决量子生成对抗学习中的训练不稳定性问题,增强模型的鲁棒性和泛化能力[3] 性能比较与应用前景 - 在训练速度上,SQGEN显著快于QGAN,且生成数据的质量和多样性均得到提升[3] - 随着量子计算技术的持续发展和量子资源的日益丰富,SQGEN未来可能在更多领域得到应用和推广,为机器学习和人工智能的发展注入新动力[4] 公司业务背景 - WiMi Hologram Cloud Inc是一家全息云综合技术解决方案提供商,专注于全息AR汽车HUD软件、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、全息汽车导航等专业领域[5]