一种量子神经网络模型学习算法及应用
李盼池
大庆石油学院,计算机与信息技术学院,黑龙江,大庆,163318
摘要：提出一种量子神经网络模型及学习算法,首先基于生物神经元信息处理机制和量子计算原理构造出一种量子神经元,该神经元由加权、聚合、活化、激励四部分组成,然后由量子神经元构造出三层量子神经网络模型,其输入和输出为实值向量,权值和活性值为量子比特,基于梯度下降法构造了该模型的超线性收敛学习算法,通过模式识别和函数逼近两种仿真结果表明该模型及算法是有效的.
关键词：量子计算量子神经元量子神经网络超线性收敛
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(60773065)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 531-534 )
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