技术发布核心 - 公司发布了一项基于混合量子-经典学习的量子卷积神经网络多类分类方法 [1] - 该技术展示了量子计算在图像识别和复杂分类任务中的巨大潜力 [1] - 此项技术为后摩尔时代人工智能的发展提供了新路径 [1] 技术研发背景 - 深度学习在计算机视觉、语音识别等领域快速普及，但经典神经网络在算力、能耗和模型复杂度上遇到瓶颈 [2] - 数据规模持续扩大和分类任务类别增加的趋势下，传统计算架构的局限性日益明显 [2] - 量子计算利用叠加和纠缠等特性，在组合优化、矩阵运算等方面与机器学习需求高度契合 [2] 技术核心架构 - 核心技术是多类分类模型，结合了量子卷积神经网络与混合量子-经典优化框架 [3] - 基于TensorFlow Quantum平台构建，整合了量子电路和经典优化器的训练机制 [3] - 使用MNIST数据集中的四类手写数字图像作为训练和验证对象，数据通过8个量子比特完成编码，并辅以4个辅助量子比特 [3] 模型设计创新 - 提出全新的量子感知器模型，以量子态演化和测量为核心，将卷积神经网络的特征提取概念引入量子电路结构 [4] - 量子感知器利用量子门的叠加和纠缠效应自然形成高维特征映射，在更小的参数空间内具备复杂函数表达能力 [4] - 进行了电路优化，包括减少冗余门操作、改进层间纠缠结构，并引入参数化旋转门以增强非线性特征提取 [4] 训练过程与机制 - 采用混合量子-经典学习机制，量子电路负责量子态编码和演化，输出测量结果作为量子概率分布 [5] - 经典计算单元通过softmax激活函数进行归一化，形成分类概率，并使用交叉熵损失函数衡量预测与真实标签的差距 [5] - 通过经典优化器迭代更新量子电路参数，结合了量子计算在特征建模和经典计算在优化算法上的优势 [5] 实验结果与性能 - 在四分类任务场景中，该量子卷积神经网络的准确率与相同参数规模下的经典卷积神经网络相当 [6] - 实验结果证明了量子神经网络在实际任务中的可行性，强化了量子机器学习作为未来技术方向的价值 [6] 技术实现逻辑 - 技术实现包含三个核心阶段：数据编码采用振幅编码将MNIST图像映射到8个量子比特 [7] - 量子卷积模块通过量子门排列和纠缠实现局部特征提取和全局特征组合，类似于经典卷积网络中的卷积核和池化操作 [7][8] - 分类输出阶段，量子测量得到的概率分布进入softmax层，通过混合优化框架持续调整量子门旋转参数，逐步逼近最优解 [8] 行业应用背景与意义 - 多类分类任务广泛存在于计算机视觉、医疗图像分析、语音识别、自然语言处理、金融风控等场景 [10] - 传统深度学习方法面临高能耗、长训练时间和强计算资源依赖等制约因素 [10] - 该量子卷积神经网络方法通过将经典卷积结构移植到量子计算框架，降低了模型训练的计算复杂度，为未来算力突破提供了可能性 [10] 未来发展规划 - 该技术为量子机器学习在更复杂、更广泛任务中的应用奠定了基础 [11] - 随着量子硬件进步，模型有望扩展至大规模图像识别、实时视频处理等前沿场景 [11] - 公司计划在后续研发中进一步优化量子电路的可扩展性，探索多层量子卷积网络与深度残差结构的结合 [11] 公司战略与资源 - 公司致力于全息技术的研发与应用，业务范围包括基于全息技术的激光雷达解决方案、全息数字孪生技术服务等 [13] - 公司拥有专有的全息数字孪生技术资源库，并专注于量子计算和量子全息等领域的开发 [13] - 公司现金储备超过30亿元人民币，并计划从现金储备中投入超过4亿美元用于区块链、量子计算技术、量子全息技术及人工智能AR等前沿技术领域的开发 [13]