WiMi Lays Out Scalable Quantum Convolutional Neural Network to Enhance Image Classification Accuracy and Efficiency | WIMI Stock News

StockTitan
2025.09.15 14:30
portai
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WiMi Hologram Cloud Inc. 宣佈開發一種可擴展量子卷積神經網絡(SQCNN),以提高圖像分類的準確性和效率。與傳統的量子神經網絡相比,這種創新模型改善了特徵提取和分類性能。它允許使用多個量子設備進行並行特徵提取,優化訓練時間並適應各種數據特徵。SQCNN 旨在支持複雜應用,如自動駕駛和醫學圖像分析,標誌着量子技術和人工智能的重大進步

/PRNewswire/ -- WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WiMi)("WiMi"或"公司")是一家領先的全球全息增強現實("AR")技術提供商,今天宣佈他們正在積極探索可擴展量子卷積神經網絡(SQCNN)技術。與現有的量子神經網絡模型相比,WiMi 開發的可擴展量子卷積神經網絡模型表現出更優越的性能,顯著提高了分類準確性。

傳統的量子神經網絡模型在處理複雜的圖像分類任務時,常常由於特徵提取不完整或不準確而導致分類結果存在偏差。相比之下,可擴展量子卷積神經網絡模型通過優化量子比特的利用和獨特的網絡架構設計,能夠更準確地從圖像中提取關鍵特徵,從而顯著提高分類準確性。此外,在模型泛化方面,可擴展量子卷積神經網絡模型能夠更好地適應不同數據集的特徵,即使面對新數據也能實現準確分類。這一優勢使其在實際應用中更加穩定可靠,防止因微小數據變化而導致顯著性能下降。在訓練效率方面,可擴展量子卷積神經網絡模型通過優化量子算法大大減少了訓練所需的時間。通過利用先進的算法和高效的量子計算架構,可擴展量子卷積神經網絡模型顯著提升了應用效率。

在傳統的卷積神經網絡中,卷積層通過滑動卷積核對圖像進行卷積操作,以提取圖像的局部特徵。在可擴展量子卷積神經網絡的量子電路中,類似的功能是依賴於量子門的疊加和糾纏特性來實現的。量子門的疊加使得量子比特能夠同時存在於多個狀態,相當於同時處理多個特徵,顯著提高了處理效率。量子比特之間的糾纏建立了更復雜的關聯,使得量子電路能夠學習圖像中更細微和更深層的特徵。這一獨特設計使得可擴展量子卷積神經網絡的量子電路能夠更好地學習特徵,為後續的分類任務提供了堅實的基礎。

特別是在可擴展量子卷積神經網絡系統中,多個獨立的量子設備可以並行提取特徵,這一設計具有高度的創新性和實用性。在傳統的機器學習任務中,特徵提取通常是順序進行的,這限制了處理速度和效率。相比之下,可擴展量子卷積神經網絡系統中的並行設計允許不同的量子設備同時從圖像的不同部分或不同類型的特徵中提取特徵,類似於多個工人在不同區域同時工作,顯著加快了特徵提取的速度。此外,這一設計允許靈活使用不同規模的量子設備。在面對不同規模和複雜性的機器學習任務時,可以根據實際需求選擇和組合適當規模的量子設備。對於簡單的小規模任務,可以使用較小的量子設備以降低成本和計算複雜性;對於複雜的大規模任務,可以組合多個較大規模的量子設備,以滿足任務的計算需求,從而實現更大規模的機器學習任務。

WiMi 探索的可擴展量子卷積神經網絡不僅在特徵提取中實現了並行化和多維性,還通過動態適應量子設備的規模,打破了計算資源與任務複雜性之間的衝突。這一創新不僅顯著提高了圖像分類的準確性和效率,還在泛化能力與訓練成本之間取得了平衡,為自動駕駛和醫學圖像分析等高實時性、高複雜性場景提供了技術支持。隨着量子技術的不斷發展,它將推動人工智能邁向更高維度的計算範式。

關於 WiMi Hologram Cloud

WiMi Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ:WiMi) 是一家全息雲綜合技術解決方案提供商,專注於包括全息 AR 汽車 HUD 軟件、3D 全息脈衝激光雷達、頭戴式光場全息設備、全息半導體、全息雲軟件、全息汽車導航等專業領域。其服務和全息 AR 技術包括全息 AR 汽車應用、3D 全息脈衝激光雷達技術、全息視覺半導體技術、全息軟件開發、全息 AR 廣告技術、全息 AR 娛樂技術、全息 ARSDK 支付、互動全息通信及其他全息 AR 技術。

安全港聲明

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來源:WiMi Hologram Cloud Inc.