WiMi Hologram Cloud宣布开发通过量子至上实现的量子半监督学习技术，利用有限的标记数据实现高效学习

WiMi全息云公司（纳斯达克股票代码：WIMI）（“WiMi”或“公司”）是全球领先的全息增强现实（“AR”）技术提供商，他们宣布开发一项突破性的技术--量子半监督学习（QSSL），通过量子霸主地位实现。该技术的核心思想是利用量子计算的独特优势，即使在有限的标记数据的情况下也能实现有效的学习。通过利用量子计算的非凡速度，它克服了经典计算的局限性。WiMi提出的协议不仅适用于量子半监督学习，还可以扩展到其他量子机器学习任务，从而推进量子计算的广泛实际应用。

量子半监督学习是经典半监督学习的量子版本。经典半监督学习的关键在于使用少量标记数据和大量未标记数据的组合训练模型的能力。然而，这种方法的有效性在很大程度上取决于对计算资源的需求，尤其是在处理大量数据时。量子计算凭借其并行处理能力，可以有效缓解这一计算瓶颈，允许在相同的时间内处理更多数据。

WiMi提出的量子半监督学习框架利用量子至上的优势来克服经典机器学习面临的两大挑战：首先，标记数据的稀缺性，其次，计算资源的限制性。在该框架中，量子计算通过其高效的并行处理能力处理大量未标记数据，并使用量子算法高效推断标签信息，显着提高学习效率。

为了支持这个量子半监督学习框架的实施，WiMi设计了一种简单的量子矩阵积估计算法。矩阵乘是机器学习中必不可少的操作，传统的经典矩阵乘算法在处理大规模数据时面临着计算复杂度高和耗时的问题。通过结合量子计算，WiMi的量子矩阵积估计算法利用量子叠加和干涉效应以指数速度加速矩阵运算。这种加速不仅提高了计算效率，还允许通过并行计算处理更大的数据集，为量子半监督学习提供更强的计算支持。