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本文利用 MNIST 数据集提出了经典和连续变量 (CV) 量子神经网络混合多分类器。当前可用的分类器最多只能分类两类。所提出的架构允许网络对最多 nm 个类进行分类，其中 n 表示截止维数，m 表示光子量子计算机上的量子模式数。CV 模型中截止维数和概率测量方法的结合使量子电路能够产生大小为 nm 的输出向量。然后将它们解释为独热编码标签，并用 nm −10 个零填充。基于“连续变量量子神经网络” [1] 中提出的二元分类器架构，在光子量子计算模拟器上使用 2、3、...、6 和 8 量子模式构建了总共七个不同的分类器。它们由经典前馈神经网络、量子数据编码电路和 CV 量子神经网络电路组成。在包含 600 个样本的截断 MNIST 数据集上，4 曲模式混合分类器实现了 100% 的训练准确率。
连续变量量子 MNIST 分类器
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