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基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型及应用
被引量：
5
1
作者
郑瑾
高庆
+2 位作者
吕颜轩
董道毅
潘宇
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期1772-1784,共13页
量子神经网络结合了量子计算与经典神经网络模型的各自优势,为人工智能领域的未来发展提供了一种全新的思路.本文提出一种基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型,能够针对欧几里得结构数据与非欧几里得结构数据,利用量子系统的计算...
量子神经网络结合了量子计算与经典神经网络模型的各自优势,为人工智能领域的未来发展提供了一种全新的思路.本文提出一种基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型,能够针对欧几里得结构数据与非欧几里得结构数据,利用量子系统的计算优势加速经典机器学习任务.在MNIST数据集上的数值仿真结果表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能.
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关键词
量子
机器学习
量子
神经网络
量子
卷
积
神经网络
量子图卷积神经网络
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职称材料
题名
基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型及应用
被引量：
5
1
作者
郑瑾
高庆
吕颜轩
董道毅
潘宇
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
德国杜伊斯堡埃森大学自动控制与复杂系统所
新南威尔士大学工程与信息技术学院
浙江大学控制科学与工程学院智能系统与控制研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期1772-1784,共13页
基金
国家自然科学基金项目(61903016,61803132,62173296)
德国亚历山大·冯·洪堡基金项目资助。
文摘
量子神经网络结合了量子计算与经典神经网络模型的各自优势,为人工智能领域的未来发展提供了一种全新的思路.本文提出一种基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型,能够针对欧几里得结构数据与非欧几里得结构数据,利用量子系统的计算优势加速经典机器学习任务.在MNIST数据集上的数值仿真结果表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能.
关键词
量子
机器学习
量子
神经网络
量子
卷
积
神经网络
量子图卷积神经网络
Keywords
quantum machine learning
quantum neural network
quantum convolutional neural network
quantum graph convolutional neural network
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型及应用
郑瑾
高庆
吕颜轩
董道毅
潘宇
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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