为进一步提高量子神经网络的性能,结合目前神经网络机理的研究进展,提出了一种基于量子门组的量子神经元模型,建立了量子门组量子神经网络(Quantum Gate Set Neural Network,QGSNN)。该算法由输入层、隐含层和输出层组成,该算法将转换...为进一步提高量子神经网络的性能,结合目前神经网络机理的研究进展,提出了一种基于量子门组的量子神经元模型,建立了量子门组量子神经网络(Quantum Gate Set Neural Network,QGSNN)。该算法由输入层、隐含层和输出层组成,该算法将转换后的量子态训练样本作为输入。利用量子旋转门和通用量子门完成旋转、选择、翻转和聚合等一系列操作,并完成了网络参数的更新。将训练后的结果输出。QGSNN算法的泛化能力在数学上得到了证明,并利用两个仿真实验对该方法进行验证。实验结果表明,与普通神经网络和普通量子神经网络相比,QGSNN算法在泛化性能、鲁棒性、准确率和执行时间等方面具有较好的效果。展开更多
文摘为进一步提高量子神经网络的性能,结合目前神经网络机理的研究进展,提出了一种基于量子门组的量子神经元模型,建立了量子门组量子神经网络(Quantum Gate Set Neural Network,QGSNN)。该算法由输入层、隐含层和输出层组成,该算法将转换后的量子态训练样本作为输入。利用量子旋转门和通用量子门完成旋转、选择、翻转和聚合等一系列操作,并完成了网络参数的更新。将训练后的结果输出。QGSNN算法的泛化能力在数学上得到了证明,并利用两个仿真实验对该方法进行验证。实验结果表明,与普通神经网络和普通量子神经网络相比,QGSNN算法在泛化性能、鲁棒性、准确率和执行时间等方面具有较好的效果。
