微美全息部署双鉴别器量子生成对抗网络架构，开启 QGAN 高效训练的新纪元 | 微美全息股票新闻

/PRNewswire/ -- WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WiMi)（"WiMi"或"公司"）是一家领先的全球全息增强现实（"AR"）技术提供商。他们正在探索的基于量子卷积神经网络（QCNN）的双判别器量子生成对抗网络架构，旨在为突破这些技术瓶颈提供创新解决方案。量子生成对抗网络作为连接量子计算和生成模型的核心环节，通过量子生成器和判别器之间的零和博弈实现分布学习。其核心优势在于利用量子比特的叠加完成经典模型在短时间内难以实现的参数优化。然而，在实际训练过程中，量子电路参数优化的梯度传播容易受到量子测量噪声的干扰，导致深度网络中梯度信息迅速衰减；同时，量子生成器往往趋向于收敛到局部最优解，仅能生成有限的数据模式，显著降低生成结果的质量和多样性。

WiMi 创新性地将 QCNN 的强大特征提取能力与双判别器架构相结合，构建了一个混合量子 - 经典生成对抗框架。该方案的核心突破在于采用混合量子卷积神经网络作为判别器核心，完全放弃了传统 QGAN 中判别器常用的多层线性量子电路结构，而是设计了并行化特征分析模块，从根本上增强了识别生成数据分布缺陷的能力。

QCNN 作为量子计算与深度学习融合的里程碑成果，其核心价值在于将经典卷积操作映射到量子空间，并通过参数化量子电路实现高效特征提取。WiMi 研究的混合 QCNN 判别器采用了"量子特征编码 - 并行特征提取 - 经典决策输出"的三层架构：首先，通过量子门序列将输入图像的像素信息编码为量子叠加态，然后使用量子卷积算子构建并行特征通道，最后通过量子测量将特征向量输出到经典全连接层，以输出真实性判别结果。这种并行化架构设计带来了双重技术优势：一方面，利用 QCNN 的量子纠缠特性，局部特征通道能够精确捕捉亚像素级特征，而全局特征通道能够构建整体图像结构的概率分布模型，两者协同为判别器提供微观细节验证和宏观分布验证的双重能力；另一方面，平行结构有效缩短了梯度传播路径，并结合粒子群优化算法用于量子门参数，可以降低梯度消失的风险。

双判别器协作机制进一步增强了对抗学习的稳定性。在 WiMi 研究的架构中，两个混合 QCNN 判别器分别关注分布一致性和特征真实性两个维度。通过动态平衡两个判别器的损失权重，迫使生成器同时优化全局分布匹配度和局部特征真实性，有效避免了单一判别器引导下的问题。在量子计算与人工智能协同发展的关键时期，量子卷积神经网络与双判别器架构的创新融合将破解量子生成对抗网络的核心技术瓶颈，并有望加速量子生成模型从实验室走向工业化应用的进程。

随着量子硬件技术的持续突破和算法理论的不断深化，WiMi 研究的混合量子 - 经典生成对抗框架不仅为 QGAN 的实用化开辟了新路径，也为量子人工智能的大规模应用奠定了技术基础。这种创新架构通过高效提取和并行处理量子特征，结合双判别器的协同优化机制，显著增强了生成模型的稳定性和多样性，为图像生成和量子态模拟等复杂任务提供了更可靠的解决方案，推动人工智能技术在量子增强时代迈向新高度。

关于 WiMi Hologram Cloud

WiMi Hologram Cloud Inc.（纳斯达克：WiMi）专注于全息云服务，主要集中在汽车增强现实（AR）全息抬头显示（HUD）、3D 全息脉冲激光雷达、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航、元宇宙全息 AR/VR 设备以及元宇宙全息云软件等专业领域。它涵盖了全息 AR 技术的多个方面，包括车载全息 AR 技术、3D 全息脉冲激光雷达技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息 AR 虚拟广告技术、全息 AR 虚拟娱乐技术、全息 ARSDK 支付、互动全息虚拟通信、元宇宙全息 AR 技术和元宇宙虚拟云服务。WiMi 是一家综合性的全息云技术解决方案提供商。有关更多信息，请访问 http://ir.wimiar.com。

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来源：WiMi Hologram Cloud Inc.