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龙图腾网恭喜中国科学院计算技术研究所申请的专利一种用于构建量子经典混合机器学习模型的系统与方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119151013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411596723.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种用于构建量子经典混合机器学习模型的系统与方法是由郭子瑛;孙晓明设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于构建量子经典混合机器学习模型的系统与方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种量子经典混合机器学习模型构建系统，该量子经典混合机器学习模型构建系统包括数据集单元、计算层单元、自动微分单元和模型训练单元。数据集单元提供可供选择的数据集加载服务、数据集预处理服务和编码服务，以生成目标训练集。计算层单元基于用户选择或自定义的经典和量子计算层构建初始机器学习模型。自动微分单元提供可供选择的损失函数配置服务和微分器配置服务并基于初始机器学习模型自动配置经典微分器。模型训练单元则提供经典优化器配置服务、经典调度器配置服务和训练方法配置服务并基于用户的选择将初始机器学习模型训练成目标机器学习模型，同时，在模型训练的前向和反向传播过程，自动更新机器学习模型的梯度信息。

本发明授权一种用于构建量子经典混合机器学习模型的系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种量子经典混合机器学习模型构建系统，其特征在于，所述系统包括：数据集单元，用于提供多种可供选择的数据集加载服务、多种可供选择的数据集预处理服务、多种可供选的数据集编码服务，并在用户根据需求选择的数据集加载服务、数据集预处理服务、数据集编码服务的基础上为用户加载对应的数据集、进行对应的数据预处理、进行对应的数据集编码以获得用户需要的目标训练集；计算层单元，用于提供多种可供选择的初始机器学习模型构建服务，并在用户根据需求选择的初始机器学习模型构建服务基础上为用户构建初始机器学习模型，其中，所述计算层单元包括：经典计算层模块，用于提供多种可选的经典计算层、多种可选的激活函数、经典计算层自定义接口、激活函数自定义接口以使用户根据需求选择经典计算层、激活函数或通过自定义接口定义经典计算层、激活函数；量子计算层模块，用于提供多种可选的量子计算层与量子计算层自定义接口以使用户可根据需求选择量子计算层或通过自定义接口定义量子计算层，其中，每个量子计算层包括：由多个量子比特组成的量子比特序列、多个参数化单比特量子门、多个参数化双比特量子门，每个参数化单比特量子门与参数化双比特量子门包含一个固定参数或可调参数；且，所述计算层单元被配置为：通过以下方式构建仅包含量子计算层的初始机器学习模型：用户根据需求在量子计算层模块中选择或自定义一个或多个量子计算层并为每个量子计算层配置一个或多个量子测量位；基于用户根据需求配置的连接顺序连接所有选取或自定义的量子计算层以获得初始机器学习模型；通过以下方式构建包含量子计算层与经典计算层的初始机器学习模型：用户根据需求在量子计算层模块中选择或自定义一个或多个量子计算层并为每个量子计算层配置一个或多个量子测量位；用户根据需求在经典计算层模块中选择或自定义一个或多个经典计算层与激活函数；基于用户根据需求配置的连接顺序连接所有选择或自定义的量子计算层与经典计算层以获得初始机器学习模型；自动微分单元，用于提供多种可供选择的损失函数配置服务、多种可供选择的量子微分器配置服务、经典微分器自动配置服务，并在用户根据需求选择的损失函数配置服务、经典微分器配置服务基础上配置用户所需的损失函数、量子微分器以及根据计算层单元构建的初始机器学习模型自动配置经典微分器；模型训练单元，用于提供多种可供选择的经典优化器配置服务、多种可供选择的经典调度器配置服务、多种可供选择的训练方法配置服务、量子经典混合机器学习模型训练服务，其被配置为：基于配置的经典优化器、经典调度器、训练方法与所述数据集单元中构建的训练集以及所述自动微分单元中配置的损失函数、经典微分器、量子微分器训练所述计算层单元构建的初始机器学习模型以得到用户所需的目标机器学习模型。

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