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量子预训练与自编码器图像分类

DOI：10.1142/S0219749918400099 期刊：International Journal of Quantum Information 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 计算机视觉的应用范围广泛，从医学图像分析到机器人技术。过去几年中，该领域因机器学习而发生变革，并有望从量子计算的潜在进步中获益。当前及近期量子设备处理图像的主要挑战在于这些设备能处理的数据量有限。图像可能体积庞大、具有多维特性且包含多个颜色通道。现有利用量子资源的计算机视觉机器学习方法需要对图像进行大量人工预处理才能适配设备。本文提出一个框架以解决小规模量子设备处理大规模数据的问题。该框架无需任何特定数据集的处理或信息，适用于大型灰度及RGB图像。此外，随着更大规模量子硬件架构的出现，该框架具备扩展能力。在所提出的方法中，先训练经典自编码器将图像数据压缩至可加载到量子设备的尺寸，随后在D-Wave设备上使用压缩数据训练受限玻尔兹曼机（RBM），并利用RBM的权重初始化用于图像分类的神经网络。研究结果在两个MNIST数据集和两个医学成像数据集上得到验证。
作者： Sebastien Piat，Nairi Usher，Simone Severini，Mark Herbster，Tommaso Mansi，Peter Mountney
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为解决在小规模量子设备上处理大规模图像数据的问题，提出一种混合量子-经典框架，该框架无需针对特定数据集进行人工预处理，且能同时处理灰度图与RGB图像。

研究成果

所提出的混合量子-经典框架成功地在小型量子设备上处理大尺寸图像，无需针对数据集进行手动预处理，其分类准确率与经典方法相当。该框架可扩展至未来的量子硬件，并适用于包括医学影像在内的各类图像类型。未来工作应聚焦于处理三维和四维数据，并改进压缩技术以最小化信息损失。

研究不足

该框架受限于当前量子硬件（最多2048个量子比特的D-Wave 2000Q），其最大受限玻尔兹曼机尺寸被限制为64x24，可能导致压缩过程中信息丢失。与经典方法相比，它并未展现出量子优势，在没有进一步硬件改进的情况下，可能无法很好地扩展到非常庞大或复杂的数据集。

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