结构保持编码与量子知识蒸馏多档位部署方法及系统
知识产权简介
本发明提出了一种面向生成式量子机器学习的技术方案，包括对连续数值型数据应用结构保持编码（如Gray码），在此编码空间下训练量子生成模型教师网络，并通过知识蒸馏将其迁移到轻量学生模型。该方法在蒸馏过程中增加了输入编码一致性约束，并考虑量子硬件资源对学生模型进行压缩和多档位部署。通过保留数据原始结构和资源感知的蒸馏，本发明提高了生成模型学习效率，生成质量优于传统二进制编码方案。
转化前景
针对生成式量子机器学习（如量子电路 Born 机QCBM）中经典数值数据编码与量子模型压缩部署的瓶颈，本报告提出了一种结构保持编码与资源感知知识蒸馏联合方案。传统二进制编码将连续数据映射为量子输入时，常破坏原始数据的几何结构并引入伪相关。已有研究表明，采用格雷码（Gray code）等结构保持编码能够保留相邻样本之间的邻近关系，加快量子生成模型的训练速度并提高精度。另一方面，高表达的量子教师模型在真实硬件上存在量子比特数受限、门误差率高、测量成本大等问题，知识蒸馏成为将教师模型迁移到轻量级学生模型的可行途径。然而，现有技术往往将“输入编码”和“蒸馏压缩”分开处理，缺乏统一建模。 本发明通过将结构保持的输入编码与知识蒸馏一致性约束相结合，进一步引入资源感知的压缩策略，实现多档位部署输出。核心创新在于：① 输入层采用优化过的编码（如反射格雷码），使编码空间保留原始数值结构，减少模型学习中无意义的伪信号[2]；② 在教师-学生知识迁移过程中，增加编码一致性约束，使学生模型不仅学习输出分布，还对输入编码映射保持一致；③ 考虑量子硬件资源（量子比特数、纠错层数、测量预算等），对学生模型结构进行剪枝或量子门剪裁，实现资源感知压缩；④ 最终生成多个不同资源档位的学生模型，以适配多种硬件部署。通过上述联合方案，本发明形成了涵盖输入表示、生成分布学习、知识迁移和硬件部署的完整闭环，有助于产业化实现。