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现有的学习 3D 表示的方法是在经典硬件上训练和测试的深度神经网络。尽管理论上预测了量子机器学习架构在速度和表示容量方面的优势，但迄今为止，它还没有被考虑用于这个问题，也没有被考虑用于一般涉及 3D 数据的任务。因此，本文介绍了第一个用于 3D 点云的量子自动编码器。我们的 3D-QAE 方法是完全量子的，即其所有数据处理组件都是为量子硬件设计的。它在 3D 点云集合上进行训练以生成它们的压缩表示。除了找到合适的架构之外，设计这种完全量子模型的核心挑战还包括 3D 数据规范化和参数优化，我们为这两个任务提出了解决方案。在基于模拟门的量子硬件上的实验表明，我们的方法优于简单的经典基线，为 3D 计算机视觉的新研究方向铺平了道路。源代码可在 https://4dqv.mpi-inf.mpg.de/QAE3D/ 获得。
3D-QAE：3D 点云的全量子自动编码
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