用于量子数据分类的模型训练方法以及量子数据分类方法

摘要

本公开提供了用于量子数据分类的模型训练方法以及量子数据分类方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及量子计算、深度学习技术领域。具体实现方案为：获取量子数据训练集以及量子数据训练集中每个样本量子数据点所属的类别信息；针对每个样本量子数据点，将多个局域量子电路分别作用到样本量子数据点的部分量子比特上，并测量得到作用后的部分量子比特的状态信息，其中，不同的局域量子电路作用的量子比特存在差异；将状态信息以及类别信息作为对经典神经网络进行训练的训练数据，以使训练后的经典神经网络对待分类的量子数据集进行分类。节省了量子数据分类时使用的量子资源，且为提升量子数据分类的精度奠定了基础。