Nov, 2023

3D-QAE：全量子三维点云的完全自编码

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TL;DR该论文介绍了首个用于三维点云的量子自动编码器，通过在模拟的基于门的量子硬件上进行实验，证明了该方法优于简单的经典基准模型，为三维计算机视觉领域开辟了新的研究方向。
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发现论文，激发创造
  • 学习 3D 点云的表示和生成模型

    该论文探讨了点云作为表示几何数据的方法，利用深度自编码器网络来提高 3D 识别及形状编辑的表现，并对不同的生成模型进行了研究，发现在 AE 的潜在空间中训练的高斯混合模型具有最佳的生成效果。

    Jul, 2017

  • 量子自编码器用于量子数据高效压缩

    本篇论文研究使用经典的优化算法来训练量子自编码器，从而实现对量子数据进行压缩和简化处理，且在 Hubbard 模型和分子哈密顿量的场景下应用自编码器进行量子模拟。

    Dec, 2016

  • 具有增强数据编码的量子自编码器

    本研究提出了增强特征量子自编码器（EF-QAE），通过定义一个参数化的量子电路和特征向量特征不同模型，EF-QAE 实现了更好的压缩量子信息性能，并在近期量子技术能力范围内实现了更好的性能。

    Oct, 2020

  • 点云自监督学习：基于三维到多视角遮蔽自编码器

    通过使用 3D 到多视图掩码自编码器，充分利用 3D 点云的多模属性，提出了一种全新的方法，这不仅丰富了模型对几何结构的理解，还利用了点云的固有多模性能，有效地改进了各种任务，包括 3D 对象分类、少样本学习、部分分割和 3D 对象检测。

    Nov, 2023

  • 使用混合量子自编码器进行聚类和增强分类

    本文提出了一种基于混合量子自编码器的 QML 算法，旨在在经典描述的空间中学习识别和分类量子态的特征属性，为聚类和半监督分类提供了一种新的方法，该方法针对的是幅度编码的量子态，可以应用于非平凡的量子数据集的结构分析。

    Jul, 2021

  • 用于学习量子信道编码的量子自编码器

    本研究探讨了量子机器学习技术在经典和量子通信中的应用，证明了该技术在不同量子信道模型下的强大性能，并为量子通信系统的研究提供了新的进展，使得人们在调制约束、各种通信设置和多样化的信道模型的容量界限方面有了更好的理解。

    Jul, 2023

  • 引导量子压缩的希格斯辨识

    设计了一个集成预处理和量子分类算法的可训练模型，即引导量子压缩模型，来解决量子机器学习算法使用经典自动编码器作为独立预处理步骤可能导致分类性能下降的问题，并通过应用于 LHC 的质子 - 质子碰撞中的希格斯玻色子识别，展示了该模型在解决分类问题上的优越性能。

    Feb, 2024

  • 点云自监督表示学习的隐式自编码器

    本文主张在基于自监督的三维表征学习中使用隐式曲面表征，通过提出的隐式自编码器（IAE）方法，解决了点云重建过程中的离散化采样误差问题，并在各种自监督学习基准测试中达到了最先进的性能水平。

    Jan, 2022

  • 基于变分自编码器的无监督三维点云异常检测

    本文提出了一种针对三维点云的端到端无监督异常检测框架，该模型基于深度变分自编码器进行无监督学习和针对三维点云的异常分数计算，并在 ShapeNet 数据集上进行了广泛实验，证明了该方法优于基线方法。

    Apr, 2023

  • 基于量子贴片的自编码器用于异常分割

    这篇论文介绍了一种基于量子自编码器的图像异常分割方法，其中参数的数量与图像块的大小对数缩放。该方法通过量子状态的重构，通过 SWAP 测试对嵌入输入块计算异常映射，而无需重建输入图像，并在多个数据集和参数配置下评估其性能并与经典对应方法进行比较。

    Apr, 2024