文章核心观点 - 公司开发抗噪声深度量子神经网络架构，克服传统量子神经网络局限，实现高效分层训练和量子计算优化，为量子人工智能发展奠定基础，未来有望在多行业发挥重要作用 [13] 行业背景 - 深度神经网络在多领域能力显著，但随着量子计算发展，科学界探索利用其提升机器学习模型性能 [2] - 传统量子神经网络借鉴经典结构，受噪声影响且训练复杂度随网络深度增加而显著上升 [2] 公司创新架构介绍 - 提出以量子比特为神经元、任意酉运算为感知器的深度量子神经网络架构，支持高效分层训练，减少量子误差，克服深度可扩展性瓶颈 [3] - 架构核心是量子神经元构建，其以量子态表示，能存储更丰富信息，通过量子叠加和纠缠增强计算能力 [4] - 神经元通过酉运算更新状态，类似经典神经网络激活函数，保留量子态归一化特性，减少计算误差 [5] 优化策略 - 采用基于保真度的优化策略，训练时最大化当前状态与目标状态的保真度，减少训练所需量子资源 [6] - 该策略具强鲁棒性，能处理量子系统噪声和误差，在有噪声环境中保持稳定学习性能，适用于当前含噪声中等规模量子计算机 [7] 架构优势 - 优化量子态编码方法，使所需量子比特资源仅随网络宽度而非深度扩展，降低硬件需求，为大规模量子机器学习模型实现提供可行路径 [8][9] 测试结果 - 基准测试表明，架构能准确学习目标量子操作，具出色泛化能力，在有限训练数据和含噪声数据下仍保持稳定学习性能 [10][11] 应用前景与计划 - 深度量子神经网络实际应用前景广阔，公司架构推动量子机器学习领域发展，为各行业带来新可能 [12] - 公司计划进一步优化架构，探索其在更大规模量子计算机上的潜在应用 [12] 公司业务 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、专属算法架构设计、全息成像解决方案、传感器芯片设计和车辆智能视觉技术等 [14] - 公司还提供全息数字孪生技术服务，建有专有全息数字孪生技术资源库 [14]