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公开(公告)号：CN112801281A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110301666.0
申请日：2021-03-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于量子化生成模型和神经网络的对抗生成网络构建方法，包括：(1)选定目标函数生成训练样本集，初始化生成和判别网络模型的参数向量；(2)根据目标函数选取量子比特纠缠对，构造量子生成网络模型的结构；(3)生成网络模型得到的生成样本集和训练样本集混合送入判别模型，由判别模型进行样本集判别；(4)根据对抗训练算法分别计算代价损失函数，通过梯度下降优化更新对应网络模型的参数向量；(5)若达到收敛标准则输出步骤(4)中得到的生成网络模型，否则返回步骤(3)。本发明在保留经典对抗生成网络算法优势的同时，结合了量子电路优越的并行计算能力降低了采样复杂度，是对于对抗生成网络模型的一个补充。
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公开(公告)号：CN113676266A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110981529.6
申请日：2021-08-25
Applicant: 东南大学 , 江苏亨通光电股份有限公司 , 江苏亨通问天量子信息研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于量子生成对抗网络的信道建模方法，包括：构建量子生成对抗网络模型，生成模型由多层量子生成电路构成，量子生成电路每层由可调参酉量子门构建的旋转层以及受控非门构建的纠缠层构成，判别模型由深度神经网络构成；对随机信道进行采样，获得数据样本；计算信道样本数据集间的互信息量作为权重并构建Chow‑Liu Tree以选取纠缠量子比特对；根据对抗训练算法，通过量子生成模型和判别网络代价函数的批量梯度下降优化更新对应网络模型的参数；本发明利用量子在拟合概率分布上的天然优势，进行信道建模，是量子计算与机器学习相结合在通信场景中的一个重要应用。
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公开(公告)号：CN113676266B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110981529.6
申请日：2021-08-25
Applicant: 东南大学 , 江苏亨通光电股份有限公司 , 江苏亨通问天量子信息研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于量子生成对抗网络的信道建模方法，包括：构建量子生成对抗网络模型，生成模型由多层量子生成电路构成，量子生成电路每层由可调参酉量子门构建的旋转层以及受控非门构建的纠缠层构成，判别模型由深度神经网络构成；对随机信道进行采样，获得数据样本；计算信道样本数据集间的互信息量作为权重并构建Chow‑Liu Tree以选取纠缠量子比特对；根据对抗训练算法，通过量子生成模型和判别网络代价函数的批量梯度下降优化更新对应网络模型的参数；本发明利用量子在拟合概率分布上的天然优势，进行信道建模，是量子计算与机器学习相结合在通信场景中的一个重要应用。
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