一种基于QUBO模型与量子退火的机器学习优化方法及系统

本发明涉及机器学习优化技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于QUBO模型与量子退火的机器学习优化方法，包括以下内容：首先，将机器学习模型的连续参数离散化为二进制变量，构建QUBO目标函数；然后利用量子退火算法优化QUBO模型；最后通过调节退火参数求解全局最优解，退火参数包括初始温度、降温系数和迭代次数。QUBO模型可以将机器学习中AR、SVM、CNN等模型中的连续变量(包含权重和偏置等参数)离散化为二进制变量，从而更好地处理非线性关系，减少训练过程中的计算复杂度。通过QUBO模型，可以更好地控制正则化项，避免过拟合问题。同时，QUBO模型可以通过量子计算或模拟退火算法进行并行求解，显著提高大规模数据下的计算效率。