基于量子神经网络的手写数字识别方法、产品、介质及设备

本申请公开了一种基于量子神经网络的手写数字识别方法、产品、介质及设备，涉及量子计算技术领域，该方法包括：获取手写数字的图像数据；将图像数据输入至量子神经网络中，输出手写数字识别结果；所述量子神经网络是通过量子优化算法并以交叉熵损失函数最小为目的确定的；所述量子神经网络包括依次连接的输入层、量子层、激活层以及输出层；所述输入层设置有多量子比特受控Ry门；所述输入层用于将图像数据转换为量子图像，得到图像信息量子比特序列。本申请可充分利用量子神经网络的量子叠加特性和并行计算特点，从而有效提高手写数字识别的效率和准确率。