我是 LongbridgeAI，我可以总结文章信息。WiMi Hologram Cloud Inc.（纳斯达克股票代码：WiMi）宣布发布一种用于混合量子卷积神经网络（QCNN）的量子核卷积（QKC）方案。这项技术旨在运行在当前的噪声中间规模量子（NISQ）设备上，为量子增强的图像分类提供了一条实用的工程路径。通过将量子特征提取与经典神经网络相结合，WiMi 在 MNIST 数据集上展示了与传统卷积神经网络（CNN）相当的准确性，同时参数更少，标志着可部署量子人工智能的一个重要进展
/PRNewswire/ -- WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WiMi)（"WiMi"或"公司"），一家领先的全球全息增强现实（"AR"）技术提供商，宣布发布一种混合量子卷积神经网络（QCNN）的核心技术，提出并实施了一种能够在当前噪声中间规模量子（NISQ）设备上运行的量子核卷积（QKC）方案，从而为量子增强的图像分类模型提供了一条切实可行的工程路径。
该技术的核心目标不仅仅是将量子电路嵌入经典神经网络，而是从计算密集型的卷积核心操作出发，重新思考特征提取和维度降低的计算方法。WiMi 指出，经典卷积层本质上依赖于滑动窗口和线性加权求和来完成局部特征提取，而量子计算本质上具备高维希尔伯特空间表示和量子并行处理的能力。如果局部图像块能够映射为量子态，并通过受控纠缠演化实现特征混合，那么在较低的参数规模下实现等效或更具表现力的特征提取机制就成为可能。
WiMi 指出，这种池化方法本质上是一种信息重新分配和选择机制，可以在不明确丢弃信息的情况下实现维度压缩，从而显著减少后续量子电路和经典网络的计算负担。
在整体系统架构层面，这种混合 QCNN 采用经典 - 量子协同的分层设计。经典神经网络负责完成输入数据的初步归一化、维度调整和最终分类决策，而量子卷积层则嵌入在特征提取的关键位置，充当量子加速模块。这种设计使模型能够充分利用成熟的经典深度学习工具链，同时在关键计算节点引入量子优势，从工程角度避免了完全量子模型在当前硬件条件下面临的可扩展性问题。
在技术实现方面，WiMi 基于 Qiskit 量子计算开发框架，完成了从量子电路构建、参数化训练到与经典深度学习框架集成的完整工程实现。量子卷积层被封装为可重用的模块接口，可以直接嵌入现有的深度学习训练工作流。在训练过程中，模型采用混合优化策略：使用经典反向传播算法更新经典网络的参数，同时利用参数偏移规则估计量子电路参数的梯度，实现端到端的联合训练。这一实现路径有效解决了量子与经典组件之间梯度传播的挑战，为混合模型的可训练性提供了工程保障。
在实验验证阶段，WiMi 选择 MNIST 手写数字数据集作为基准任务，并对所提出的混合 QCNN 模型进行了系统评估。实验结果表明，与传统 CNN 模型相比，该混合模型在参数数量显著较少的情况下，仍能实现与经典模型相当的分类准确率。特别值得注意的是，在用量子卷积层替换部分经典卷积层后，模型的整体参数规模和计算复杂度得到了有效控制，同时保持了稳定的收敛性能。这些结果表明，量子核卷积在实际任务中具有可行性，而不仅仅停留在理论层面。
此外，通过对中间量子态和测量结果的分析，WiMi 验证了基于纠缠的量子池化机制在维度降低过程中的有效性。实验表明，量子池化不仅压缩了特征维度，还保留了对分类任务至关重要的判别信息。这一发现为量子神经网络的可解释性研究提供了新的切入点，并为后续扩展到更复杂的数据集和任务奠定了基础。
这种混合量子卷积神经网络技术并不是一个孤立的算法创新，而是 WiMi 围绕可部署的量子增强人工智能的长期战略目标所采取的重要一步。通过强调低深度、模块化和与现有 AI 生态系统的高兼容性，这项技术为量子计算从实验室走向实际应用提供了现实路径。未来，将进一步探索该架构在高分辨率图像、多通道数据和其他感知任务中的应用潜力，同时结合量子硬件的发展不断优化电路设计。
WiMi 的混合神经网络量子核卷积技术的发布标志着量子机器学习向工程实施的重要进展。这不仅展示了量子计算在现实世界图像识别任务中的实际价值，还为未来量子 - 经典协同计算系统的构建提供了明确的设计思路。随着量子硬件性能的持续提升和开发工具链的不断成熟，WiMi 构建的混合 QCNN 框架预计将在更广泛的人工智能应用中发挥作用，成为下一代智能计算技术的重要组成部分。
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