文章核心观点 - 公司发布了一项名为混合量子-经典神经网络的技术，用于高效的MNIST二进制图像分类，这标志着量子机器学习从理论探索向实际应用迈出了新的一步，并体现了公司在量子智能算法研究领域的核心竞争力 [1] 技术背景与动机 - 传统深度学习框架中的卷积神经网络和多层感知机在处理高维数据时，仍受限于经典计算架构的瓶颈，如过拟合、梯度消失和高计算复杂度 [2] - 量子神经网络利用量子叠加和纠缠特性，能在指数级大的希尔伯特空间中表示复杂的特征分布，理论上可实现远超经典神经网络的特征表达能力，为解决上述问题提供了新方案 [2] 技术架构与核心创新 - 混合量子-经典神经网络技术采用一种高效的混合结构，其核心包括可扩展的量子特征映射机制和量子态优化策略 [1] - 该技术在前端经典网络中引入了可训练的量子特征编码模块，将原始图像数据映射到高维量子特征空间，然后通过量子电路进行非线性特征变换，最后通过经典网络进行分类决策 [3] - 这种结构充分结合了量子计算在特征映射中的指数级表达能力，以及经典深度学习在大规模参数优化方面的成熟机制，实现了量子与经典计算的协同增强 [3] - 该架构避免了纯量子网络因量子硬件高噪声和有限量子比特数带来的限制，同时保留了量子算法在特征提取方面的潜在加速优势 [3] 技术实现细节 - 技术主要由三部分组成：数据预处理模块、量子编码与特征提取模块、经典神经分类器 [4] - 数据预处理模块对MNIST的28×28像素图像进行二值化和归一化操作，并通过压缩和分块策略降低图像维度，形成可量子化的数据格式 [4] - 量子编码阶段采用参数化量子电路作为核心计算单元，由旋转门和纠缠门等操作构成，用于构建非线性量子特征空间映射 [5] - 在特征提取核心阶段，通过量子态演化模拟复杂的高维决策边界，量子态的叠加和纠缠特性使模型能在单次演化中同时捕获多个特征相关性 [6] - 测量结果作为中间特征向量输入到采用轻量级多层感知机结构的经典神经分类器部分，通过经典反向传播算法，模型可同时更新量子电路参数和经典权重，实现混合优化 [7] - 公司引入了一种基于梯度估计的混合优化策略，通过参数移位规则精确计算量子电路中可训练参数的梯度，确保整体网络在训练过程中的可微性和收敛性 [7][8] 实验性能与优势 - 在MNIST数据集的手写数字“0”和“1”的二元分类任务实验中，在相同的训练周期和样本规模下，混合量子-经典神经网络的分类精度显著高于同等规模的经典多层感知机模型 [8] - 量子特征空间的引入显著增强了模型对高维特征的敏感度和判别能力，即使在较小的样本集下，模型仍保持优异的泛化性能，表明量子部分的特征映射机制有效减少了过拟合现象，并增强了对噪声和异常数据的鲁棒性 [8] - 由于量子电路的并行特性，模型在模拟环境中的计算时间相比传统深度网络减少了约30% [8] - 当量子比特数从4扩展到8时，公司观察到模型的特征表达能力呈非线性增长，验证了量子特征空间在捕获复杂图像模式方面的可扩展性 [8] 应用前景与未来规划 - 该技术不仅是一个针对MNIST的分类模型，更是一个通用的量子增强神经网络框架，其设计理念可扩展到更多计算机视觉任务，包括手写识别、医学图像分析乃至视频帧特征提取领域 [9] - 通过调整量子编码方式和电路深度，模型可以适应不同维度和噪声水平的数据集，为企业级AI应用提供新颖高效的学习解决方案 [9] - 公司计划在实际量子设备上进一步验证该技术的可操作性和抗噪性能，同时探索与其他量子算法（如量子支持向量机、量子卷积网络）的集成，以构建更通用的量子智能框架 [9] - 针对大规模视觉数据集的量子特征压缩和分布式量子学习也是下一阶段研究的重要方向 [9] 公司业务背景 - 公司是一家全球领先的全息增强现实技术提供商，专注于全息云服务 [1] - 公司业务主要集中于车载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、全息汽车导航、元宇宙全息AR/VR设备及元宇宙全息云软件等专业领域 [11] - 公司技术覆盖车载全息AR技术、3D全息脉冲激光雷达技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息AR虚拟广告技术、全息AR虚拟娱乐技术、全息AR SDK支付、交互式全息虚拟通信、元宇宙全息AR技术及元宇宙虚拟云服务等多个方面 [11] - 公司是一家综合性的全息云技术解决方案提供商 [11]