QEntL全栈操作系统核心
// QEntL 全栈操作系统核心
// 量子叠加态模型训练引擎
// 量子门定义
量子门 H {
创建 叠加态() {
量子比特 q = 0
H(q)
返回 q
}
}
量子门 X {
创建 翻转态(量子比特 q) {
X(q)
返回 q
}
}
量子门 CNOT {
创建 纠缠态(量子比特 q1, 量子比特 q2) {
H(q1)
CNOT(q1, q2)
返回 [q1, q2]
}
}
// 量子神经网络层
量子层 输入层 {
维度: 4120 // 彝文字符数
量子比特: 输入_量子比特[4120]
初始化() {
对于 i 从 0 到 4119 {
输入_量子比特[i] = 0
}
}
编码_字符(字符 c) {
索引 = 查找_字符索引(c)
输入_量子比特[索引] = 1
}
}
量子层 隐藏层 {
维度: 1024
量子比特: 隐藏_量子比特[1024]
权重: 权重矩阵[1024][4120]
前向传播(输入_量子比特[]) {
对于 i 从 0 到 1023 {
总和 = 0
对于 j 从 0 到 4119 {
总和 += 权重[i][j] * 输入_量子比特[j]
}
隐藏_量子比特[i] = 激活函数(总和)
}
返回 隐藏_量子比特
}
}
量子层 输出层 {
维度: 4120
量子比特: 输出_量子比特[4120]
权重: 输出权重矩阵[4120][1024]
前向传播(隐藏_量子比特[]) {
对于 i 从 0 到 4119 {
总和 = 0
对于 j 从 0 到 1023 {
总和 += 输出权重[i][j] * 隐藏_量子比特[j]
}
输出_量子比特[i] = softmax(总和)
}
返回 输出_量子比特
}
}
// 量子训练引擎
量子训练器 QSM_Trainer {
输入层: 输入层
隐藏层: 隐藏层
输出层: 输出层
学习率: 0.001
批次大小: 32
训练轮数: 100
训练(数据集) {
对于 epoch 从 0 到 训练轮数-1 {
损失 = 0
对于 批次 从 0 到 数据集大小/批次大小-1 {
输入_批次 = 获取_批次(数据集, 批次)
标签_批次 = 获取_标签(数据集, 批次)
// 前向传播
隐藏输出 = 隐藏层.前向传播(输入_批次)
输出 = 输出层.前向传播(隐藏输出)
// 计算损失
批次损失 = 交叉熵损失(输出, 标签_批次)
损失 += 批次损失
// 反向传播
梯度 = 计算梯度(损失, 输出, 标签_批次)
更新权重(梯度)
}
平均损失 = 损失 / (数据集大小/批次大小)
记录_训练日志(epoch, 平均损失)
// 保存模型
如果 (平均损失 < 最佳损失) {
最佳损失 = 平均损失
保存模型("best_model.qentl")
}
}
}
更新权重(梯度) {
对于每个权重矩阵 W {
W = W - 学习率 * 梯度[W]
}
}
}
// 主程序
主程序() {
// 初始化训练器
训练器 = 量子训练器()
// 加载彝文数据
数据集 = 加载_数据("/root/.openclaw/workspace/QSM/data/")
// 开始训练
训练器.训练(数据集)
返回 "训练完成"
}