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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生成量子态的模型训练方法、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：CN117610671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202311607735.6，技术领域涉及：G06N10/20；该发明授权用于生成量子态的模型训练方法、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。

本用于生成量子态的模型训练方法、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，得到样本测量结果，其中，样本测量结果被添加至第一训练样本集合，第一训练样本集合用于训练第一生成模型；根据样本测量结果，得到参数数据；利用参数数据调整第二生成模型的量子神经网络，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；根据量子态样本数据和量子态输出数据，训练第二生成模型。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。

本发明授权用于生成量子态的模型训练方法、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，得到样本测量结果，其中，所述量子态样本数据是基于第二训练样本数据得到的，所述第二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；所述样本测量结果被添加至第一训练样本集合，所述第一训练样本集合用于训练第一生成模型； 根据所述样本测量结果，得到参数数据； 利用所述参数数据调整第二生成模型的量子神经网络，得到调整后的量子神经网络，所述第二生成模型的量子神经网络对应至少一个量子比特； 利用所述调整后的量子神经网络，生成量子态输出数据； 根据所述量子态样本数据和所述量子态输出数据，训练所述第二生成模型，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，经训练的第二生成模型的量子神经网络用于根据由测量结果得到的参数数据生成量子态输出数据，所述测量结果是经训练的第一生成模型根据输入数据得到的； 所述利用所述参数数据调整第二生成模型的量子神经网络包括： 利用所述参数数据，调整目标量子解码层中量子比特的单比特旋转门的旋转角，其中，所述目标量子解码层为所述量子神经网络的待训练量子解码层之后的量子解码层。

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