本源量子團隊基于自主研發(fā)的量子機器學習框架VQNet，設(shè)計實現(xiàn)的量子生成對抗網(wǎng)絡(luò)(QGAN)可用于圖像處理領(lǐng)域，比如人像的修復。與經(jīng)典計算機相比，量子計算處理圖像在時間上具有指數(shù)級提升，在空間上處理的數(shù)據(jù)量也將隨之呈指數(shù)級增加。其應(yīng)用體驗于近日正式上線。
據(jù)了解，此次發(fā)布的新算法是基于本源量子自主研發(fā)的量子機器學習框架VQNet，在量子操作系統(tǒng)本源司南上，驗證了設(shè)計的QGAN算法的可行性和有效性。研發(fā)人員利用QGAN網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了一個在圖像修復方面的應(yīng)用示例，展現(xiàn)了量子計算機的生成對抗網(wǎng)絡(luò)在人像修復領(lǐng)域擁有相對于經(jīng)典計算機的速度優(yōu)勢和空間優(yōu)勢，證明了基于超導量子比特技術(shù)的量子機器學習可行性，在量子領(lǐng)域邁出了重要一步。
“簡單來說，比如你戴口罩經(jīng)過一個需要人臉識別的安檢系統(tǒng)，基于量子計算的這套算法，綜合大數(shù)據(jù)分析和圖像修復，我們能識別你，給出一個不戴口罩的面部。”該算法的工程師介紹說。
據(jù)研發(fā)人員介紹，GAN網(wǎng)絡(luò)在人工智能領(lǐng)域已有廣泛應(yīng)用，但在實際算法及應(yīng)用處理過程中，數(shù)據(jù)集的訓練收斂性及計算速度上，GAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、模型的評估上，判別模型的對抗性和穩(wěn)健性上都是考驗和挑戰(zhàn)。結(jié)合量子計算，實現(xiàn)量子生成對抗網(wǎng)絡(luò)，即QGAN，就能利用量子計算的并行計算的優(yōu)勢，通過量子線路實現(xiàn)量子生成對抗網(wǎng)絡(luò)，可以加速數(shù)據(jù)集訓練速度，并有效提升網(wǎng)絡(luò)模型精度。該網(wǎng)絡(luò)模型和算法的實現(xiàn)，在理論和算法實驗運行上都證明了與經(jīng)典的GAN網(wǎng)絡(luò)相比，具有指數(shù)級的算法優(yōu)勢。
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