基于Tanh多层函数的量子神经网络算法及其应用的研究

合集下载

对Tanh函数法的推广及其在非线性方程中的应用

对Tanh函数法的推广及其在非线性方程中的应用罗琳;徐国进【期刊名称】《湖北工程学院学报》【年(卷),期】2004(024)003【摘要】为了得到非线性偏微方程的行波解,提出了一种推广的tanh函数法.这种方法的主要思想是充分利用涉及两个参变量的广义Riccati方程,用它的解去代替tanh函数解,并且能从参数的符号准确地判断出行波解的类型和个数.%An extended tanh-function method is proposed for constructing multiple traveling wave solutions of nonlinear partial differential equations in a unified way. The key idea of this method is to take full advantage of a generalized Riccati equation involving two parameters and use its solutions to replace the tanh function in the tanh-function method. It is quite interesting that the sign of the parameters can be used to exactly judge the numbers and types of these traveling wave solutions.【总页数】5页(P58-62)【作者】罗琳;徐国进【作者单位】孝感学院,数学系,湖北,孝感,432000;孝感学院,数学系,湖北,孝感,432000【正文语种】中文【中图分类】O175.23【相关文献】1.利用推广的Tanh函数法求解两个非线性发展方程 [J], 刘雪梅;接贤2.推广的Tanh-函数法及其应用 [J], 徐振民;李柱3.Tanh函数法的推广及应用 [J], 夏鸿鸣;何万生;温志贤4.tanh函数法及其在Joseph-Egri方程中的推广和应用 [J], 李萍;白羽5.tanh函数法及其在Joseph-Egri方程中的推广和应用 [J], 李萍;白羽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

神经网络中激活函数tanh的正则化

6)按分量展开,其中不存在 xxj i ≠j 这样的项,即 x 的各个分量之
间互不影响,所以(
3)式有闭式解 .

L
xk +1=a
rgmi
n
x 2
(
4)
对于上述优化问题,需要运用软阈值函数求解,即对于优化问题:
argmi
n | x -z | +| x |1
22
x
其解为 pr
oxu z =s
ign z max z -u,
产生稀疏解 .而 L1 正则化将待估参数 x 的先验分布约束为拉普拉斯分布,从而使模型具有稀疏解,进而
控制模型的过拟合问题,但是若 L1 范数较大,最终可能会影响模型的预测性能 .而为了克服不同范数正
则项的缺点,可以引入弹性网正则化,也就是将 L1 范数和 L2 范数的和作为一个正则项 .
对于神经网络,
Rume
l
ha
r
t等人发现了 BP 算法,解决了多层神经网络隐藏层连接权学习问题,它的基
本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小 [1].张
雨浓等人结合伪逆直接计算得到神经元之间最优权值的方法,提出了一种双阶自动搜索与确定最优网络
i
i
d 函数的配合能够有效改善 BP
gmo
算法迭代速度慢的问题 .
1.
2 t
anh 激活函数
双曲正切函数t
anh 实际上 s
i
i
d 函数的变形,其数学表达式为:
gmo
1-e
s
igmo

基于神经网络的可逆和量子计算研究进展及应用展望

基于神经网络的可逆和量子计算研究进展及应用展望近年来，随着计算机科学与量子力学的结合，量子计算逐渐成为了一个备受关注的研究领域。

神经网络作为一种优秀的数据处理算法，也被广泛应用于各种计算机科学领域之中，包括量子计算。

在这篇文章中，我们将探讨基于神经网络的可逆和量子计算的研究进展，以及它们未来的应用展望。

一、可逆计算和神经网络可逆计算（Reversible computing）是指一种特殊的计算方式，在该计算方式下，计算机的每一个操作均可逆转。

这种计算方式可以极大地降低计算机的能量消耗，并且可以使得计算机进行的计算更加高效。

传统的计算机计算方式是非可逆计算，也就是说由于信息的丢失，计算结果难以还原。

而可逆计算恰能避免这个问题。

神经网络（Neural Network）是指模仿人脑神经元之间的连接模式进行计算和分析的一种算法。

在神经网络上进行的计算是可逆的，也就是说，每一次计算操作都会产生对应的反向操作，可以使得计算结果可逆转。

因此，基于神经网络的可逆计算算法逐渐成为了研究的热点。

二、量子计算和可逆计算量子计算（Quantum Computing）是基于量子力学原理，利用量子比特的叠加和纠缠等特性进行信息处理和计算的一种计算方式。

相较于传统的计算机，量子计算机可以更加高效地解决某些问题，如因子分解等。

在量子计算中，也需要使用可逆计算来保证计算的高效性。

传统的可逆计算主要通过布尔函数和可逆逻辑门实现，这种方式对于简单的计算问题来说已经足够。

但是在量子计算中，由于量子态的特殊性质，我们需要使用不同的可逆计算方式。

基于神经网络的可逆计算算法可以解决这个问题。

同时，神经网络也可以被应用于量子计算中，用于解决某些特定的计算问题。

三、基于神经网络的可逆和量子计算的应用展望基于神经网络的可逆和量子计算具有广泛的应用前景。

首先，这种算法可以大幅度提高计算机计算的效率和能源利用率，减少计算成本，对于能源紧缺国家来说具有很大的意义。

基于量子计算的深度神经网络模型优化研究

基于量子计算的深度神经网络模型优化研究在当前快速发展的人工智能领域，深度神经网络被广泛应用于各种任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

然而，由于深度网络结构过于复杂，网络参数众多，传统的计算方法已经无法满足其训练和优化的需求。

因此，如何通过新的计算方法来提高深度网络的性能成为了当下研究的热点问题之一。

量子计算作为一种新兴的计算方法，具有处理海量数据和复杂算法的优越性能，因此，将量子计算引入深度神经网络的优化中，成为了近年来研究的新方向。

一、深度神经网络简介深度神经网络是一种基于人脑神经系统设计的机器学习模型，通过模拟人脑神经元之间的联通方式，来实现对数据的处理和学习。

深度神经网络的层数和节点数较多，使其具有更强的表达能力和泛化能力，能够在各种复杂任务中取得优秀的表现。

但是，如此庞大的网络模型，训练和优化所需的计算时间和计算资源也非常巨大，这是深度神经网络面临的缺点之一。

二、量子计算简介量子计算是使用量子力学的原理来进行计算的一种新型计算方法。

相比于传统计算机中使用的比特，量子计算机使用的是量子比特（qubit），它具有一些传统比特所没有的特性，例如超级叠加和纠缠束缚等。

这些特性使得量子计算机能够在可接受的时间内处理一些传统计算机无法完成的复杂问题，例如因子分解和大数据模拟等。

三、基于量子计算的深度神经网络模型优化近年来，一些研究者开始尝试将量子计算引入深度神经网络的训练中，以期能够加速网络的训练和优化过程。

基于量子计算的深度神经网络优化模型，主要分为三种：量子神经网络、量子支持向量机和量子遗传算法。

量子神经网络是一种新型的神经网络模型，采用的是量子比特作为神经元的表示形式。

这种网络模型具有比传统神经网络更强的计算能力和更好的优化性能。

量子支持向量机是一种基于量子计算思想的分类算法，主要用于处理高维和非线性的数据。

与传统的支持向量机模型不同的是，量子支持向量机使用的量子算法具有更高的计算速度和更好的分类性能。

神经网络算法在量子化学计算中的应用

神经网络算法在量子化学计算中的应用随着计算机科学和量子物理学的不断发展，数值计算在化学领域的应用越来越广泛。

特别是量子化学计算，已经成为化学研究中不可或缺的工具。

但是，由于量子化学计算的复杂性，现有的计算方法往往无法实现实际酉量子计算机上的高效计算。

这就引发了量子化学计算中算法和计算方法的进一步研究。

其中，神经网络算法在近年来的量子化学计算中引起了广泛的关注。

神经网络算法的基本思想是模拟人脑神经元之间的传递信息的过程，通过多层次的处理，提取出有用的信息。

在量子化学计算中，神经网络算法可以用于处理分子的结构、电子态密度、能量和领域等信息，具有很强的自适应性和非线性建模能力，能够更精确地模拟量子化学现象。

在一般的计算机上，神经网络算法的运算速度比较缓慢。

但是，在量子计算机上，神经网络算法的运行速度可以得到极大的提高。

由于量子计算机使用的量子比特可以同时处于多个状态，因此能够以更高的速度处理数据和信息。

此外，量子计算机还具有强大的并行计算能力和优异的内存性能，可以有效地解决传统计算机在处理大规模和复杂的量子化学问题时所面临的困难。

神经网络算法在量子化学计算中的应用是一个新兴领域，涉及到许多重要问题。

例如，如何设计和优化神经网络算法的结构和算法参数，以提高神经网络算法的有效性和精度。

另外，如何选择和处理适当的量子化学数据集，以保证计算的准确性和可靠性。

此外，如果将神经网络算法与其他现有的量子化学计算方法相结合，可以达到更好的计算结果和更高的计算效率。

为了更好地实现神经网络算法在量子化学计算中的应用，需要今后的研究工作的全面和深入。

未来，为了更好地推进量子化学计算的发展，需要更多的人才和投资来支持这个领域的研究。

通过全面和深入的研究，神经网络算法在量子化学计算中的应用将会发挥更大的作用，带来更多的实际应用和科学突破。

量子神经网络的构建和训练方法

量子神经网络的构建和训练方法量子神经网络是一种结合了量子计算和机器学习的新兴领域，其独特的能力和潜力吸引了众多研究人员和技术公司的关注。

本文将介绍量子神经网络的构建和训练方法，以期为读者提供深入了解这一领域的基础知识。

从经典神经网络到量子神经网络，构建一个量子神经网络首先需要确定网络结构和基本的神经元单元。

传统的经典神经网络通常使用人工神经元模型，而量子神经网络则使用量子比特（qubit）作为基本的计算单元。

一个量子比特可以表示0和1两种状态的叠加态，同时具有量子纠缠和量子干涉等量子特性。

在量子神经网络的构建中，我们通常使用量子比特的自旋表示其状态。

构建一个量子神经网络需要选择合适的量子门来实现网络之间的连接和计算操作。

量子门是量子系统中的基本操作，类似于经典计算中的逻辑门。

不同类型的量子门可以用来实现不同的计算功能。

常见的量子门有Hadamard门、CNOT门和RX门等。

Hadamard门用于将量子比特从经典态转化为叠加态，CNOT门用于对两个量子比特进行量子纠缠操作，RX门用于对量子比特进行旋转操作。

在构建量子神经网络时，我们需要选择合适的激活函数来实现非线性的数据处理能力。

在经典神经网络中，常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数和Tanh函数等。

而在量子神经网络中，我们可以通过量子门的选择和量子比特的纠缠来实现非线性的激活函数。

在量子神经网络中，训练模型需要考虑量子比特之间的量子纠缠和量子干涉等特性。

传统的经典神经网络使用反向传播算法来更新神经元之间的权重和偏差，而在量子神经网络中，我们需要使用量子态的概率幅值进行更新。

一种常见的方法是使用量子遗传算法来搜索合适的网络参数。

量子遗传算法是一种基于自然进化原理的优化算法，将经典遗传算法和量子计算相结合。

通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，量子遗传算法可以搜索出适合的网络参数，并逐步提高网络性能。

这种方法利用了量子计算的并行性，可以在较短的时间内找到较优解。

深度神经网络的算法原理及其实现方式

深度神经网络的算法原理及其实现方式随着计算机和数据技术的不断发展，深度学习技术逐渐成为了机器学习领域中最热门和前沿的技术之一。

深度神经网络作为深度学习的重要组成部分，其算法原理和实现方式备受关注。

本文将从深度神经网络的基本原理入手，对其算法原理及实现方式进行探讨。

一、深度神经网络的基本原理深度神经网络是由多层神经元组成的神经网络，其中每一层与前一层相连。

每一层神经元负责处理不同的信息，经过多次迭代学习后可以对数据进行有效分类和识别。

深度神经网络的基本原理就是通过不断迭代，调整神经元之间的权重和偏置，使得网络对样本的分类和预测结果不断优化，从而提高整个网络的准确性。

在深度神经网络中，每一层的神经元数目和连接方式都需要进行人工调节，这也是深度学习算法的一个难点。

另外，深度神经网络常用的激活函数有sigmoid、ReLu、tanh等，这些函数的选择也会对网络的性能产生一定的影响。

二、深度神经网络的实现方式1. 前向传播深度神经网络的实现方式通常采用前向传播算法，它是深度神经网络中计算的核心算法。

前向传播的过程是将输入数据通过网络的层层传递，最终输出预测结果的过程。

具体来说，前向传播的实现方式可以分为以下几个步骤：首先，将输入数据传入网络的第一层，该层将对数据进行处理，输出结果传递至第二层。

接着，将第一层的输出结果传入第二层，该层也对数据进行处理，并将处理后的结果传递至第三层。

这样不断迭代直到网络的最后一层。

最后一层的输出结果就是整个网络的预测结果。

2. 反向传播反向传播算法是深度神经网络中对权重和偏置进行更新的核心算法。

反向传播的过程是将网络的误差逆向传播至每一层，从而根据误差更新权重和偏置。

具体来说，反向传播实现方式可以分为以下几个步骤：首先，计算网络最后一层的输出误差和损失函数，该误差表征了网络的预测误差。

接着，将误差逆向传播至倒数第二层，计算该层的误差，继续逆向传播至第一层。

这样不断迭代直到网络的第一层。

基于多层激励函数量子神经网络的字符识别算法

ｐｏｉｅｎｏａｅｔｈＰｎｔｒ．ＲｅｕｔｈｗｈｔｔｅＱＮＮｅｗｏｋｃｎｏｅ — ｒｖｄｄａｄｃｍｐｒｄｗｉｈｔｅＢｅｗｏｋｓｌｓｓｏｔａｈｎｔｒａｖｒ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｉｎｇａｈｔｅｌｐｐｎｆｄｉｆｒｎｔｐｔｅｎｎｐｔｒｅｏｇｔｏｍｉｔｔｅｄａａｏｖｒａｉｇｏｆｅｅａｔｒｓｏａｔｅｎｒｃｎｉｉｎ，ａｐａｔｒｔｅｎ
式识别的准确性。文以英文字母为例，用量子神经网络模型进行字符识别，过比较发现量子神经网络除了本应通
可以克服Ｂ网络的诸多缺点外，具有不确定性、类模式之间存在交叉数据的模式识别问题，极好的分类Ｐ对两有
ｒｃｇｎｉｉｎａｇｏｉｈｍｓｐｒｓｎｔｄｅｏｔｏｌｒｔｉｅｅｅｂａｅｏｈｍｕｌｉｌｖｅｒｎｓｅｕｎｔｏｎｕａｔｓｄｎｔｅｔ～ｅｌｔａｆｒｆｃｉｑｎｕｍｎｕｒｌｅａ
ｎｔｒＱＮＮ）ＱＮＮｓａｋｎｆｎｕｏｆｚｙｓｓｅｂｒｉｇｎｕａｏｅｉｇｗｉｈｆｚｙｅｗｏｋ（．ｉｉｄｏｅｒ —ｕｚｙｔｍｙｍｅｇｎｅｒｌｄｌｔｕｚ — ｍｎ
文章编号：０４９３（０７０ — ４１０１０ —０７２０）４００ — ６

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｔｒｓＦｎｌｅ．ｉａｙ，ＴｈｘｅｉｎａｅｕｔｏｕｂｒｅｔｒｎｉｅｅｃａａｔｒｒｃｇｉｉｎｉｒｖｄｄａｄｃｍｐｒｔｏｈＢＰｎｅｒｌｅｗｏｋｎｌｅｅｐｒｍｅｔｌｓｌｓｆｒｎｍｅ，ｌｔｅ，ａｄＣｈｎｓｈｒｃｅｅｏｎｔｏｐｏｉｅｒｓｎｏａｅｗｉｂｔｕａｔｒｓｄｈｎ
ＲｓａｃｎＱａｔｍｕａＮｔｏｋａｄｉｐｌａｉｎｅｅｒｈｏｕｎｕＮｅｒｌｅｗｒｎｓｐｉｔｓｔＡｃｏ
ＢａｅｎＴａｈＡｃｉａｉｎＦｎｔｏｓｄｏｎｔｖｔｕｃｉｎｏ
ＬＵＯｅｇＬＩＨｕｆｎｇＰｎｉａ
和ＢＰ网络的实验效果进行比较，发现改进后量子神经网络不仅具有较高的识别率，而且在样本训练次数上相对原多层激励函数量子神经网络有明显减少。仿真结果证明该方法的优越性。
关键词量子神经网络；多层激励函数；双曲正切函数；字符识别
ＴＰ８１３中图分类号
该文提出一种新的改进激励函数的量子神经网络模型。首先为了提高学习速率，在网络权值训练过程中引入了动量项。然后
为了有效实现相邻类之间具有覆盖和不确定边界的分类问题，网络采用区分度更大的双曲正切函数的叠加作为其隐层激励函数。最后将新
该算法用于字符识别，将双曲正切激励函数的量子神经网络应用于数字、字母和汉字样本的多次实验，并且与原多层激励函数量子神经网络
ｗｅｈｓｔａｃｌｒｔｔｅｃｎｅｇｎｅａｅｆｅｒｉｇａｏｉｍＮＮ．ＳｃｎＵ，ｎａｐｒｏｉｏｆｙｅｂｌｇｎｍｃｉｓｄａｃｉｉｔｃｅａｅｈｏｖｒｅｃｔａｎｎｇｒｈｉＱｇｏｅｒｏｌｌｔｎｅｏｃｙａｉｅｒｓｅｐｓｉｏｐｒｏｉｔｅｔｔｔｎｉｕｅａｔｌｕｔｎｈｃａｎｆｏｓｓ —
ｖｔｎｆｎｔｎｏｉｄｎｕｉｉｅｎｗｅｗｏｋｏｃａｓｆａｔｒｅｏｎｔｏｒｂｅｍｈｔａｅｕｃｒｍｎｙａｄｏｅｌｐｉｇｄｔｅｗｅｎｔａ— ａｉｕｃｉｆｄｅｎｔｎｔｅｎｔｒｓｔｌｓｉｐｔｅｎｒｃｇｉｉｎｐｏｌｒｓｔａｖｎｅｔｔｖｒａｐｎａａｂｔｅｏｏｈｈｙｈｎｗｏｐｔ
ｏｃｍｐｒｔｈｒｇｎｎ．Ｔｈｕｅｏｔｅｎｔａｅｙｓｍｕａｉｎａｉｗｈｔｅｏｉａｏｅｇｎｉｉｌｅｓｐｒｒｙｉｄｍｏｓｒｔｂｉｌｔ．ｉｉｓｄｏＫｅｏｒｓｑａｔｍｅｒｌｔｙＷｄｕｎｕｎｕａｗｏｒｓｎｅｋ，ｍｕｔｌｖｌａｔｖｔｏｕｃｉｎ，ｈｐｒｏｉａｇｎｕｃｉｎ，ｃａａｔｒｒｃｇｎｔｏｌｉｅｃｉａｉｎｆｎｔｅｏｙｅｂｌｔｎｅｔｆｎｔｏｃｈｒｃｅｅｏｉｎｉＣｌｗｍｂＴＰ１３ａＮｕｅｒ８
总第２７期６２１０２年第１期
计算机与数字工程
Ｃｏｕｅｍｐｔｒ＆ＤｉｉａｇｎｅｉｇｇｔｌＥｎｉｅｒｎ
Ｖｏ．０Ｎｏ１１４．
４
基于Ｔｎａｈ多层函数的量子神经网络算法及其应用的研究
罗鹏李会方
西安７０２）１１９（西北工业大学电子信息学院摘要
ｎｒｎｌａｄｔｅｏｉｉａＱ眦ｈｇ
ＲｅｕｔｉｄｃｔｔｈｒｖｄＱｎｎｔｎｙｔｅｇｅｔｅｇｉｏｔ，ｕｌｅｒｓｓｈｕｅｆｈａｎｇｔｓｌｉｅｔｅｍｐｏｅｎｏｌｋｓｒｃｎｔｎｒｅｂｔｓｄｃｅｅｅｍｂｒｅｔｉｎｍｅｓｎａｈｔｉａｏａａｒｏｉａａｏａｔｎｏｔｒｉｉ
（ｈｏｆＥｌｃｒｎｉｓａｄＩｆｒａｉｎ，ＮｏｔｗｅｔｒｌｔｃｎｅｌＵｎｖｒｉｙＳｃｏｌｏｅｔｏｃｎｎｏｍｔｏｒｈｓｅｎＰｏｙｅｈｉａｉｅｓｔ，Ｘｉｎ７０１９）ｎｉｒｖｄｑａｔｍｅｒｅｗｒ（ＮＮ）ｉｐｅｅｔｄｂｓｄｏｌｌｅａｔａｉｎｔｎｔｏｅｈｒｂｅｆｓｒｃｎｔｉｐｐｒｓａｍｐｏｅｕｎｕｎｕａｎｔｏｋＱｌｓｒｓｎｅａｅｎｍｕｔｅｌｃｉｔｎｆｃｉｓｌｅｏｌｏｉｖｖｏｕｏｏｖｔｐｍｓ
ｐｅｉｉｎｉａｅｕｃｎｏｃｎｅｇｎｅｒｔｆｈＰｅｒｌｔｒｓｈｒｃｅｅｏｎｔｏ．Ｆｉｓｌｒｃｓｎｄｑａｙａｄ１ｗｏｖｒｅｃａｅｏｅＢｎｕａｗｏｋｕｅｉｃａａｔｒｒｃｇｉｉｎｏｔｎｅｄｎｒｔｙ。ｍｏｎｕｔｒｉｕｅｏｕｄｔｇｔｅｍｅｔｍｅｍｓｔｐａｉｈｓｄｎ