本技术提供了一种基于量子图注意力网络的图分类方法,包括:步骤1,将图数据通过角度编码和振幅编码转化为用于量子计算的量子态;步骤2,建立量子线性映射器,对于角度编码得到的量子态,使用一组交替的可训练含参量子门和CNOT门组成一组酉门来对量子态进行演化;步骤3,建立量子图注意力层,在计算节点与节点之间的注意力系数时,将节点进行两两拼接,并迭代地输入到量子图注意力层中;步骤4,将对目标节点影响小的节点视为噪声项进行剔除;步骤5,进行图分类。本发明避免了对图结构的严格依赖,能够更好地应对大规模图数据的处理需求,是一种通用的电路设计方法,显著提高了量子图神经网络的处理效率和灵活性。
背景技术
传统的图分类任务通常依赖于经典计算方法,尽管这些方法在小规模图数据处理上表现良好,但在面对大规模高维图数据时,计算开销和资源消耗问题逐渐显现。随着图数据的复杂度不断提升,传统方法在处理大规模图数据时面临着显著的计算瓶颈。量子计算作为一种新兴的计算范式,凭借其量子叠加、量子纠缠等特性,展现出在高维数据处理和计算效率方面的巨大潜力。量子图神经网络(QGNN)正是基于量子计算特性,尝试在图数据的处理上突破传统方法的局限,为图分类任务提供一种新的解决方案。
然而,在实际应用中,现有的量子图神经网络方法面临着一系列挑战。首先,噪声中等规模量子(NISQ,Noisy Intermediate-Scale Quantum)时代的量子比特数量有限,导致量子图神经网络在处理大规模图数据时,没有足够的量子位去编码整个图的结构。量子比特的稀缺限制了量子电路能够处理的数据规模,使得目前的QGNN方法在大规模图数据上难以进行有效处理。其次,目前的大多数量子图神经网络方法依赖于将整个图结构直接映射到量子电路中,这种方法将图结构与电路设计紧密耦合,导致电路设计只能针对特定结构的图进行优化,而无法适应不同结构的图数据。这一局限性使得现有技术在处理具有不同图结构的数据时,难以做到高效和灵活。
实现思路