量子卷积神经网络
量子神经网络由量子卷积层、量子池化层和量子全连接层组成
量子卷积层和量子池化层交替放置,分别实现特征提取和特征降维,之后通过量子全连接层进行特征综合
量子卷积层、量子池化层和量子全连接层分别由量子卷积单元、量子池化单元和量子全连接单元组成

量子卷积层
量子卷积单元Ui类似于经典卷积神经网络中的卷积核,
在量子卷积层内部,量子门作用于相邻的两个量子比特上,对量子态的部分振幅作变换,体现局部连接的特点。
同一卷积层内,所有Ui具有相同的参数,则体现权值共享的。
量子池化层
量子池化单元Vi,
量子池化层对量子卷积层所提取的特征进行降维,
降维主要是通过测量完成的,测量使得被测量子比特坍缩,相干量子比特数量减少,量子态维度缩减。

量子全连接层
起到一个分类器的作用,经过池化层降维运算,量子系统中相干量子比特的数量减少。当数量足够少,对剩余量子比特施加量子全连接层,将特征进行综合分类。

量子图神经网络
图结构,是一种典型的非欧几里得数据结构,
可以用来描述社交网络、化学分子结构、知识图谱等,
图中共有三个节点:x0、x1和x2,两条边c0和c1,
量子图卷积神经网络由量子图卷积层和量子图池化层组成,
图中有几条边,在量子图卷积层中就有几个受控的量子门U1,在量子图池化层
中就有几个受控量子门和测量操作。
参考
1.量子机器学习,姜楠,王健,张蕊
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