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题名量子衍生神经网络模型及其在图像恢复中的应用
被引量：2
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作者
肖红
李盼池
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2013年第6期537-542,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61170132)
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文摘
为提高图像恢复质量,提出一种量子衍生神经网络模型及算法.该模型为3层结构,隐层为量子神经元,输出层为普通神经元.量子神经元由量子旋转门和多位受控非门组成,利用多位受控非门中目标量子位的输出向输入端的反馈,实现对输入序列的整体记忆,利用受控非门输出中多位量子比特的纠缠,获得量子神经元的输出.基于量子计算理论设计了该模型的学习算法,该模型可从宽度和深度两方面获取输入序列的特征.仿真结果表明,该模型的图像恢复效果明显优于普通神经网络.
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关键词
量子计算
量子旋转门
多位受控非门
量子神经元
量子神经网络
图像恢复
学习算法
神经网络模型
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Keywords
quantum computation
quantum rotation gate
multi-qubit controlled not-gate
quantum neuron
quantum neural network
image restoration
learning algorithm
neural network model
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名量子衍生神经网络的设计与实现
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作者
杨淑云
李盼池
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机构
东北石油大学学生工作处
东北石油大学计算机与信息技术学院
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014年第4期374-383,共10页
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基金
国家自然科学基金(61170132)
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文摘
当使用神经网络解决问题时,得到的结果与神经网络的逼近能力有很大关系。如何提高神经网络的逼近能力目前还没有较为理想的解决方法。本文提出了一种利用多位量子受控非门来构造神经网络模型的新方法。该模型为三层结构,隐层为量子神经元,输出层为普通神经元。量子神经元由量子旋转门和多位受控非门组成,利用多位受控非门中目标量子位的输出向输入端的反馈,实现对输入序列的整体记忆,利用多位受控非门的受控关系获得量子神经元的输出。基于量子计算原理设计了该模型的L-M学习算法。该模型可从宽度和深度两方面获取输入序列的特征。纸牌预测的实验结果表明,当输入节点数和序列长度比较接近时,该模型对训练集的识别率比普通神经网络有大约8%的提高,从而揭示了量子计算机制对提高网络逼近能力的有效性。
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关键词
量子计算
量子旋转门
多位受控非门
量子神经元
量子神经网络
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Keywords
quantum computation
quantum rotation gate
multi-qubits controlled-not gate
quantum neuron
quantum neural networks
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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