QEntL量子神经网络引擎

// QEntL 量子神经网络训练引擎 // 基于量子叠加态的深度学习框架 // 量子激活函数 量子函数 量子ReLU(输入) { 如果 (输入 > 0) { 返回 输入 } 其他 { 返回 0 } } 量子函数 量子Sigmoid(输入) { 返回 1 / (1 + e^(-输入)) } 量子函数 量子Softmax(输入向量) { 指数值 = [] 总和 = 0 对于 i 从 0 到 输入向量长度-1 { 指数值[i] = e^(输入向量[i]) 总和 += 指数值[i] } 结果 = [] 对于 i 从 0 到 输入向量长度-1 { 结果[i] = 指数值[i] / 总和 } 返回 结果 } // 量子损失函数 量子函数 交叉熵损失(预测, 真实标签) { 损失 = 0 对于 i 从 0 到 预测长度-1 { 如果 (真实标签[i] == 1) { 损失 -= ln(预测[i] + 1e-8) } } 返回 损失 / 预测长度 } // 量子优化器 量子优化器 SGD_Optimizer { 学习率: 0.001 动量: 0.9 更新参数(参数, 梯度) { 速度 = 动量 * 速度 - 学习率 * 梯度 参数 = 参数 + 速度 返回 参数 } } // 量子神经网络层 量子层 线性层 { 输入维度: 整数 输出维度: 整数 权重: 矩阵[输入维度][输出维度] 偏置: 向量[输出维度] 前向传播(输入) { 输出 = 矩阵乘法(输入, 权重) + 偏置 返回 输出 } 反向传播(输入, 梯度) { 权重梯度 = 矩阵乘法(输入.T, 梯度) 输入梯度 = 矩阵乘法(梯度, 权重.T) 返回 [权重梯度, 输入梯度] } } // 量子卷积层 量子层 卷积层 { 滤波器数量: 整数 滤波器大小: 整数 步长: 整数 前向传播(输入) { 输出 = 零向量[输出高度][输出宽度][滤波器数量] 对于 i 从 0 到 输出高度-1 { 对于 j 从 0 到 输出宽度-1 { 对于 k 从 0 到 滤波器数量-1 { 输出[i][j][k] = 求和(输入[i:步长:i+滤波器大小][j:步长:j+滤波器大小] * 滤波器[k]) } } } 返回 输出 } } // 量子全连接网络 量子网络 QNN_FullNetwork { 层1: 线性层(4120, 1024) 层2: 线性层(1024, 512) 层3: 线性层(512, 256) 层4: 线性层(256, 4120) 前向传播(输入) { x = 层1.前向传播(输入) x = 量子ReLU(x) x = 层2.前向传播(x) x = 量子ReLU(x) x = 层3.前向传播(x) x = 量子ReLU(x) x = 层4.前向传播(x) x = 量子Softmax(x) 返回 x } } // 量子训练循环 量子训练器 QNN_Trainer { 网络: QNN_FullNetwork 优化器: SGD_Optimizer 损失函数: 交叉熵损失 训练一轮(数据批次) { 总损失 = 0 对于 样本 从 0 到 数据批次大小-1 { 输入 = 数据批次[样本].输入 标签 = 数据批次[样本].标签 // 前向传播 预测 = 网络.前向传播(输入) // 计算损失 损失 = 损失函数(预测, 标签) 总损失 += 损失 // 反向传播 梯度 = 计算梯度(损失, 预测, 标签) 网络.更新参数(梯度) } 平均损失 = 总损失 / 数据批次大小 返回 平均损失 } } // 主程序 主程序() { 网络 = QNN_FullNetwork() 优化器 = SGD_Optimizer(学习率=0.001) 训练器 = QNN_Trainer(网络, 优化器) // 加载彝文数据 训练数据 = 加载_数据("/root/.openclaw/workspace/QSM/data/") // 训练循环 对于 epoch 从 0 到 99 { 损失 = 训练器.训练一轮(训练数据) 打印("Epoch " + epoch + ": Loss = " + 损失) // 保存模型 如果 (epoch % 10 == 0) { 保存_模型(网络, "qnn_model_epoch_" + epoch + ".qentl") } } 返回 "量子神经网络训练完成" }