文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN202210781051.7

申 请 日：20220705

发 明 人：李辰 姜金哲 张新 赵雅倩

申 请 人：山东海量信息技术研究院

申请人地址：250000 山东省济南市高新技术开发区国家信息通信国际创新园

公 开 日：20220802

公 开 号：CN114841344A

代 理 人：耿苑

代理机构：北京集佳知识产权代理有限公司

语　　种：中文

摘　　要：本申请公开了一种应用于图像处理的量子神经网络剪枝方法及系统，所属的技术领域为深层神经网络技术。所述应用于图像处理的量子神经网络剪枝方法包括：利用样本图像训练自编码量子神经网络的基准模型；在所述基准模型的量子线路中引入辅助量子寄存器，利用所述辅助量子寄存器对所述基准模型进行SWAP test方法的计算，得到量子态内积；根据所述量子态内积确定所述基准模型中每一本征态前的振幅系数；根据所述振幅系数对所述基准模型执行剪枝操作得到优化模型，以便利用所述优化模型对图像处理请求对应的图像进行处理。本申请能够提高应用于图像处理的量子神经网络的剪枝效率。

主 权 项：1.一种应用于图像处理的量子神经网络剪枝方法，其特征在于，包括：利用样本图像训练自编码量子神经网络的基准模型；在所述基准模型的量子线路中引入辅助量子寄存器，利用所述辅助量子寄存器对所述基准模型进行SWAP test方法的计算，得到量子态内积；根据所述量子态内积确定所述基准模型中每一本征态前的振幅系数；根据所述振幅系数对所述基准模型执行剪枝操作得到优化模型，以便利用所述优化模型对图像处理请求对应的图像进行处理。

关 键 词：基准模型  量子神经网络 剪枝 图像处理 量子寄存器  优化模型  振幅系数  量子态  内积 应用  神经网络技术 图像处理请求  量子线路  样本图像  本征态 自编码  申请  图像 引入  

IPC专利分类号：G06N3/08;G06N3/04;G06N10/60;G06N10/20;G06V10/82;G06V10/774