相干伊辛机及其模型参数优化方法、装置、介质和产品

本申请公开了一种相干伊辛机及其模型参数优化方法、装置、介质和产品，该方法包括：构建初始训练种群；初始训练种群包括多个配置不同参数组合的量子神经网络QNN实例；基于进化优化算法，对初始训练种群进行迭代更新，得到达到收敛条件时对应的目标训练种群；确定目标训练种群中的最优QNN实例，并获取最优QNN实例的参数组合。本申请实施例针对相干伊辛机量子态存在的非连续性与不可微性问题，提出结合种群进化优化算法与相干伊辛机特性的解决方案：通过基于进化优化算法对训练种群中离散的QNN实例的参数进行迭代更新，同时利用相干伊辛机的并行计算优势高效求解最优参数组合，提升模型训练效率。