结构自适应的量子经典混合图Transformer模型及其应用

本发明公开一种结构自适应的量子经典混合图Transformer模型及其应用，属于量子计算与人工智能交叉领域，该模型的实施方法包括构建编码层将输入图编码为包含其所有信息的量子态；构建连接层建立图中节点间的潜在连接；构建量子线路结构搜索空间并使用基于量子线路结构搜索的结构自适应方案得到训练层含参量子线路及完整模型。本发明将量子计算与图神经网络相结合，在量子线路上实现图注意力机制，并引入结构自适应方案优化模型结构，在保证识别准确率与经典图注意力网络相近的同时实现了低线路资源消耗与强抗噪声能力，在当前的技术背景下是一个较为高效的方案。