[发明专利]量子神经网络在审
| 申请号： | 201880036533.1 | 申请日： | 2018-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN110692067A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | H.内文;E.H.法希 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N10/00 |
| 代理公司： | 11105 北京市柳沈律师事务所 | 代理人： | 金玉洁 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 一种量子神经网络架构。在一个方面，被训练来执行机器学习任务的量子神经网络包括：输入量子神经网络层包括(i)在初始量子状态下准备的、编码机器学习任务数据输入的多个量子比特，以及(ii)目标量子比特；中间量子神经网络层序列，每个中间量子神经网络层包括对多个量子比特和目标量子比特进行操作的多个量子逻辑门；和输出量子神经网络层，包括测量量子门，该测量量子门对目标量子比特进行操作，并且提供表示机器学习任务的解决方案的数据作为输出。 | ||
| 搜索关键词： | 量子神经网络 量子 测量量子 机器学习 量子逻辑门 编码机器 量子状态 任务数据 输出 架构 学习 | ||
【主权项】：
1.一种由一个或多个量子处理器实施的量子神经网络系统，所述量子神经网络包括：/n输入量子神经网络层，包括(i)在初始量子状态下准备的、并且编码机器学习任务数据输入的多个量子比特，以及(ii)在初始状态下准备的目标量子比特；/n中间量子神经网络层序列，每个中间量子神经网络层包括对所述多个量子比特和目标量子比特进行操作的多个量子逻辑门；和/n输出量子神经网络层，包括测量量子门，所述测量量子门对所述目标量子比特进行操作，并且提供表示所述量子神经网络已经被训练来执行的机器学习任务的解决方案的数据作为输出。/n
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