基于参数化电路的量子自编码器的图片压缩

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近十几年来,计算机的性能得到了很大提升。因此,机器学习技术得到了迅猛发展,并被作为一种强而有力的工具,被广泛运用于模式识别、统计分析和优化等方面。技术的优化和提升,随之而来的是信息爆炸式增长,导致传统计算机性能的增长也越来越困难。为解决经典计算机面临的瓶颈,量子计算方式被提出。由于近期量子设备的原因,量子资源的容量是有限的。因此,在应用量子模拟、量子通信以及量子网络中的分布计算时,希望找到一种通用工具来减少宝贵的量子资源的使用。于是本文提出了一种用于图像压缩的混合量子-经典自编码器,具体研究工作方案如下:将深度学习与量子计算相结合,提出量子自编码器,采用混合量子-经典算法和最优控制优化算法,实现在高维空间中学习量子数据的有效的低维表示,并将其运用于图片压缩。在压缩的过程中,量子自编码器需要抛弃一定的量子比特数,因此量子自编码器的压缩过程是一个有损过程。量子自编码器采用了改良的混合量子-经典算法,在量子设备里进行目标函数和梯度的运算,在经典计算机里只需要更新参数,直到找到最优的控制方案,来共同实现最优控制搜索过程。量子编码器和量子解码器采用可编程的参数化量子电路,是由固定的量子逻辑门组合构成,并且固定的量子逻辑门组合可以反复使用,增加量子线路的灵活性。量子自编码器在压缩16*16的MNIST手写字数据集时,其数据集的保真度均值能达到95%。因此,实验表明量子自编码器具有较好的学习能力和泛化能力,并将其与经典自编码器进行对比,发现量子自编码器比经典自编码器具有更好的泛化能力。
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