混合量子衍生神经网络模型及算法

发布时间：2017-08-22 12:23

  本文关键词：混合量子衍生神经网络模型及算法

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【摘要】：为提高人工神经网络的逼近能力,该文从研究隐层神经元的映射机制入手,提出基于量子比特在Bloch球面的绕轴旋转构造神经网络模型的新思想。首先将样本线性变换为量子比特的相位,并使量子比特在Bloch球面上分别绕着3个坐标轴旋转,旋转角度即为网络参数。然后通过投影测量可以得到量子比特的球面坐标,将这些坐标值提交到隐层激励函数,可得隐层神经元的输出。输出层采用普通神经元。基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法设计了该模型的学习算法。实验结果表明,该文提出的模型在逼近能力、泛化能力、鲁棒性能方面,均优于采用L-M算法的普通神经网络。
【作者单位】： 东北石油大学计算机与信息技术学院;
【关键词】： 量子计算 量子比特旋转 量子衍生神经元 量子衍生神经网络
【基金】：国家自然科学基金(61170132) 黑龙江省自然科学基金(F2015021) 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12541059)~~
【分类号】：TP183
【正文快照】： 1引言严格说来量子神经网络是完全采用量子计算机制构造的神经网络。由于量子计算在普通计算机上无法实现,所以纯量子神经网络目前尚无法仿真。一般说来,通常量子神经网络也指借用一些量子计算的思路,或受某些量子计算原理的启发,采用经典方法设计的能在普通计算机上运行的神

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

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【共引文献】

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本文编号：719142