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Quantum autoencoder for image compression through reducing qubits usage
DOI:10.1142/S0219749925500339.png)
摘要
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量子自编码器,作为一种量子机器学习算法,为图像压缩提供了重要的研究方向。本文提出了一种专门针对图像压缩的量子自编码器。我们首先使用特征映射将图像存储为量子态,并提出了一种新的参数化量子电路和一种预训练方法。预训练后,确定参考态并通过进一步训练更新电路参数。最后,我们实验验证了量子自编码器。对于重构的10量子比特图像,保真度达到0.98,SSIM达到0.927。对于重构的10量子比特含噪图像,PSNR提升了1.4dB。仿真结果表明,所提出的量子自编码器能够高效压缩量子图像,同时也具备去噪能力。
Keyword:
Quantum autoencoder
denoising
image compression
parameterized quantum circuit
期刊
IF:
0.8
论文数:
55
被引数:
1.3K
机构
引用论文
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