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混合量子衍生神经网络模型及算法
被引量：
3
1
作者
李盼池
李国蕊
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第1期111-118,共8页
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...
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。
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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
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职称材料
题名
混合量子衍生神经网络模型及算法
被引量：
3
1
作者
李盼池
李国蕊
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第1期111-118,共8页
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)~~
文摘
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。
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
Keywords
Quantum computation
Qubit ratation
Quantum-inspired neuron
Quantum-inspired neural networks
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合量子衍生神经网络模型及算法
李盼池
李国蕊
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
3
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