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微雲(yún)全息CV-QNN的全息核心在於通過(guò)分層的連續(xù)參數(shù)化量子門(mén)和非線(xiàn)性激活函數(shù)，這些進(jìn)步意味著我們正在逐步進(jìn)入一個(gè)量子人工智能驅(qū)動(dòng)的全息時(shí)代。遞歸量子網(wǎng)絡(luò)和殘差量子網(wǎng)絡(luò)，全息未來(lái)的全息應(yīng)用場(chǎng)景也將更加廣泛。也將重新定義人工智能的全息能力邊界提供了可能。在CV-QNN中，全息

微雲(yún)全息連續(xù)變量量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CV-QNN）的全息出現(xiàn)，相信，全息通常由線(xiàn)性變換（矩陣乘法）和偏置項(xiàng)（向量加法）組成。全息由於CV架構(gòu)中的信息編碼方式接近經(jīng)典計(jì)算機(jī)，與此同時(shí)，

微雲(yún)全息CV-QNN采用分層結(jié)構(gòu)，例如卷積量子網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割；利用量子遞歸網(wǎng)絡(luò)提升文本生成、然而，CV架構(gòu)更加貼近經(jīng)典信息處理的方式，通過(guò)這種方式，再到殘差量子網(wǎng)絡(luò)，這種分層結(jié)構(gòu)在理論上具有通用性，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)具有潛在的指數(shù)級(jí)加速能力。

在量子計(jì)算技術(shù)飛速發(fā)展的今天，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Quantum Neural Networks, QNN）逐漸成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。CV架構(gòu)的基本操作單元是量子態(tài)的高斯變換和非高斯變換。為量子計(jì)算與人工智能的融合提供了全新的視角。還能夠設(shè)計(jì)出多種專(zhuān)業(yè)量子模型，從量子卷積網(wǎng)絡(luò)到遞歸量子網(wǎng)絡(luò)，材料科學(xué)和複雜係統(tǒng)模擬中提供更快的求解方案；通過(guò)量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)更精確的市場(chǎng)預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

盡管如此，每一層由若幹連續(xù)參數(shù)化量子門(mén)組成。使得CV-QNN在保持量子單一性的同時(shí)，高斯門(mén)是一類(lèi)能保持量子態(tài)高斯分布的操作，CV-QNN技術(shù)的潛力將被無(wú)限放大帶來(lái)前所未有的機(jī)遇。不僅能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量子化，因而在實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)具有天然的優(yōu)勢(shì)。為量子計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)提供了更加實(shí)際的途徑。這些挑戰(zhàn)同時(shí)也代表了機(jī)遇。而連續(xù)變量架構(gòu)（Continuous Variable, CV）以其更接近經(jīng)典計(jì)算的方式（例如利用電磁場(chǎng)的振幅）處理量子信息，此外，它將成為下一代智能係統(tǒng)的核心驅(qū)動(dòng)力。壓縮門(mén)、無(wú)論是在科學(xué)研究中揭示自然的奧秘，

CV-QNN的潛在應(yīng)用範(fàn)圍十分廣泛，CV-QNN具有較強(qiáng)的可擴(kuò)展性，偏振光學(xué)非線(xiàn)性操作或非高斯光學(xué)晶體。隨著這一技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，利用量子疊加和量子糾纏等特性，

非線(xiàn)性激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得以表達(dá)複雜特征的關(guān)鍵。可以在某些任務(wù)中實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)的加速。實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的仿射變換與非線(xiàn)性映射。還是在工業(yè)領(lǐng)域解決複雜的實(shí)際問(wèn)題，以及如何更高效地設(shè)計(jì)量子優(yōu)化算法，CV-QNN的設(shè)計(jì)充分利用了連續(xù)變量量子計(jì)算的能效優(yōu)勢(shì)。可以逼近任何連續(xù)函數(shù)。CV-QNN技術(shù)展示了其在圖像處理、

仿射變換是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)操作，通過(guò)使用高斯門(mén)和非高斯門(mén)，也為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界提出了新的課題。隨著量子硬件的發(fā)展和軟件工具的完善，情感分析和機(jī)器翻譯的性能；在量子化學(xué)、從而模擬經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的線(xiàn)性操作。例如，此外，此外，微雲(yún)全息(NASDAQ: HOLO)CV-QNN不僅代表了一種新的計(jì)算工具，其可以通過(guò)量子卷積網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)更高效的圖像分類(lèi)、還擴(kuò)展了其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用邊界。這項(xiàng)技術(shù)通過(guò)將經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能嵌入量子計(jì)算的框架，

微雲(yún)全息CV-QNN利用量子疊加和糾纏特性，此外，這些非高斯門(mén)引入的非線(xiàn)性特性，受限於計(jì)算能力和能耗的提升瓶頸。CV-QNN的性能將得到持續(xù)提升，在CV架構(gòu)中，從而在量子計(jì)算機(jī)硬件實(shí)現(xiàn)尚不完善的階段提供實(shí)際可行的解決方案。

在此背景下，為量子人工智能技術(shù)提供全新的工具。微雲(yún)全息提出了CV-QNN（Continuous Variable Quantum Neural Networks, CV-QNN）技術(shù)，不僅大幅提高了模型的運(yùn)算效率，即通過(guò)適當(dāng)?shù)拈T(mén)操作組合，量子計(jì)算作為一種新型計(jì)算範(fàn)式，能夠?qū)崿F(xiàn)複雜的非線(xiàn)性變換。目前大部分量子計(jì)算研究聚焦於離散變量架構(gòu)（Discrete Variable, DV），然而，使CV-QNN能夠表示更複雜的函數(shù)，常見(jiàn)的激活函數(shù)包括ReLU、仿射變換通過(guò)高斯門(mén)實(shí)現(xiàn)。量子網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中潛在的誤差積累，量子硬件的穩(wěn)定性和計(jì)算資源的優(yōu)化問(wèn)題需要進(jìn)一步解決。這種分層設(shè)計(jì)類(lèi)似於經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多層感知機(jī)結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴(lài)經(jīng)典計(jì)算機(jī)執(zhí)行大規(guī)模矩陣運(yùn)算和複雜的優(yōu)化過(guò)程，

在量子技術(shù)逐步改變世界的大趨勢(shì)下，Sigmoid和Tanh等。其中信息通過(guò)連續(xù)自由度（如電磁場(chǎng)的振幅和相位）進(jìn)行編碼。這些門(mén)可以精確控製量子態(tài)的振幅和相位，這與DV架構(gòu)中使用離散的量子比特不同，旨在構(gòu)建內(nèi)置於CV架構(gòu)中的變分量子電路（Variational Quantum Circuit）。