【摘 要】
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为提高神经网络的逼近和预测能力,提出一种各维输入为离散序列的量子衍生神经网络模型及算法.该模型为三层结构,隐层为量子衍生神经元,输出层为普通神经元.量子衍生神经元由
【机 构】
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东北石油大学招生就业处,东北石油大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61170132)
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为提高神经网络的逼近和预测能力,提出一种各维输入为离散序列的量子衍生神经网络模型及算法.该模型为三层结构,隐层为量子衍生神经元,输出层为普通神经元.量子衍生神经元由量子旋转门和多位受控旋转门组成,利用多位受控旋转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,利用受控旋转门输出中多位量子比特的纠缠获得量子衍生神经元的输出.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,当输入节点数和序列长度满足一定关系时,该模型明显优于普通神经网络.
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