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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利用于量子态生成的模型训练方法、装置、设备和介质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：CN117634623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311607357.1，技术领域涉及：G06N10/20；该发明授权用于量子态生成的模型训练方法、装置、设备和介质是由李广西设计研发完成，并于2023-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于量子态生成的模型训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种生成模型的训练方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及生成式人工智能以及量子计算技术领域。具体实现方案为：根据量子态样本数据，得到第一编码结果和第二编码结果；根据第一编码结果和第二编码结果，进行重参数化处理，得到待处理样本数据；根据待处理样本数据，得到参数数据；利用参数数据调整生成模型的量子神经网络的目标量子解码层，得到调整后的量子神经网络；利用调整后的量子神经网络，生成量子态输出数据；以及根据量子态样本数据和量子态输出数据，训练生成模型。本公开还提供了一种数据生成方法、装置、电子设备和存储介质。

本发明授权用于量子态生成的模型训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种生成模型的训练方法，包括： 根据量子态样本数据，得到第一编码结果和第二编码结果，其中，所述量子态样本数据是基于训练样本数据得到的，所述训练样本数据包括图像样本数据、文本样本数据以及音频样本数据中的至少一个； 根据所述第一编码结果和所述第二编码结果，进行重参数化处理，得到待处理样本数据； 根据所述待处理样本数据，得到参数数据； 利用所述参数数据调整生成模型的量子神经网络的目标量子解码层，得到调整后的量子神经网络，其中，所述生成模型的量子神经网络包括多个量子解码层，所述生成模型的量子神经网络对应至少一个量子比特，多个所述量子解码层包括待训练量子解码层，所述目标量子解码层为所述待训练量子解码层之后的量子解码层，所述量子解码层包括至少一个所述量子比特的单比特旋转门； 利用所述调整后的量子神经网络，生成量子态输出数据；以及 根据所述量子态样本数据和所述量子态输出数据，训练所述生成模型，以将所述量子态样本数据的风格添加到所述量子态输出数据，其中，所述生成模型的量子神经网络用于实现量子计算的仿真， 其中，所述利用所述参数数据调整所述生成模型的量子神经网络的目标量子解码层包括：利用所述参数数据，调整所述目标量子解码层中所述量子比特的单比特旋转门的旋转角。

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