量子神经网络
量子计算对深度神经网络加速的研究
量子计算对深度神经网络加速的研究深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）是近年来在人工智能领域取得显著成就的重要工具。
然而，随着问题规模和网络层数的增加，DNN的计算复杂度也呈指数级增长，导致训练和推断时间大大增加。
为了解决这一挑战，研究者们开始将量子计算引入DNN，以期望加速计算过程并提高计算效率。
量子计算是一种基于量子力学原理的计算方法，相较于传统的经典计算，具有并行计算和量子叠加的特性。
这些特性使得将量子计算与DNN相结合成为一种有前景的研究领域。
在利用量子计算进行深度神经网络加速的研究中，主要有以下几个方面的探索。
首先，研究者们致力于将基本的神经网络操作映射到量子计算的操作上。
为了实现这一目标，有研究提出了一种基于量子比特的神经网络表示方法，其中量子比特代表了神经网络中的节点。
通过利用量子力学中的叠加和纠缠特性，这种表示方法能够在计算过程中进行高效的并行计算，从而加速了神经网络的训练和推断过程。
其次，在将量子计算应用于DNN时，量子优化算法也得到了广泛研究和应用。
传统的经典优化算法在处理大规模神经网络时面临着诸多困难，而量子优化算法则可以通过量子叠加和干涉的方式，帮助更快地找到全局最优解。
例如，基于量子退火的优化算法可以用于训练深度神经网络中的参数，提高网络的收敛速度和训练效果。
此外，量子计算还能够通过加速矩阵运算等基本操作，提高神经网络的计算速度。
传统上，神经网络中的矩阵运算是计算密集型的任务，而量子计算机则可以利用量子叠加和量子并行的特性，在较短的时间内完成相同的运算。
因此，通过借助量子计算机的计算能力，深度神经网络的训练和推断过程可以得到显著的加速。
然而，目前关于量子计算与DNN结合的研究还处于探索阶段，尚存在一些挑战。
首先，量子计算机的实现仍面临着诸多技术难题，包括稳定性、可扩展性和噪声等问题，这限制了实际应用的推广。
其次，量子计算与DNN的融合仍需要更深入的理论探索，以解决传统神经网络难以解决的问题。
神经网络在物理学中的应用研究
神经网络在物理学中的应用研究引言神经网络作为一种模拟人脑神经元相互连接的计算模型，在人工智能领域得到了广泛应用。
然而，近年来，神经网络在物理学中也展现出了巨大的潜力。
本文将探讨神经网络在物理学中的应用研究，包括量子物理、宇宙学和材料科学等领域，并展望未来发展的趋势。
1. 神经网络在量子物理中的应用量子物理是物理学中的前沿领域，研究微观世界的基本粒子和它们之间的相互作用。
神经网络在量子物理研究中被广泛应用于相态识别和量子模拟等方面。
相态识别是指识别物质的不同相态，如固态、液态或气态等。
传统的相态识别方法往往需要复杂的数学计算和高精度实验数据。
然而，神经网络通过学习大量的实验数据，能够自动从中提取出物质的相态特征，从而实现相态识别的自动化和高效率。
量子模拟是指利用一些模拟系统来模拟量子系统的行为。
传统的量子模拟方法往往受限于系统的大小和复杂度。
而神经网络可以通过学习量子系统的行为规律，从而模拟大规模和复杂度较高的量子系统。
这在研究量子计算和量子通信等领域具有重要意义。
2. 神经网络在宇宙学中的应用宇宙学是研究宇宙起源、演化和结构等问题的学科。
传统的宇宙学模型往往依赖于数值计算和观测数据，但由于宇宙学问题的复杂性和不确定性，传统方法往往存在局限性。
神经网络在宇宙学研究中的应用主要体现在宇宙学模拟和宇宙学参数估计等方面。
宇宙学模拟是通过计算机模拟来重现宇宙的演化和结构。
传统的宇宙学模拟方法往往需要耗费大量的计算资源和时间。
而神经网络通过学习宇宙学模型的行为规律，可以更高效地进行宇宙学模拟，快速得到模拟结果。
宇宙学参数估计是指通过观测数据来估计宇宙学模型的参数。
神经网络通过学习大量的观测数据，可以从中提取出宇宙学模型的参数特征，从而实现更准确和高效的宇宙学参数估计。
3. 神经网络在材料科学中的应用材料科学是研究材料的结构、性质和应用的学科。
传统的材料科学研究方法往往通过试验和理论计算来研究材料性质，但由于材料的复杂性和多样性，传统方法往往面临诸多困难。
量子力学模拟神经网络功能
量子力学模拟神经网络功能量子力学和神经网络是两个当今科学领域中备受关注的领域。
量子力学探索微观世界的行为，而神经网络模拟人脑神经元的工作方式。
近年来，科学家们开始尝试结合这两个领域，以期望发现新的科学突破和应用前景。
本篇文章将围绕量子力学模拟神经网络功能展开讨论。
首先，让我们先了解什么是量子力学。
量子力学是基于量子理论的一个学科，研究微观粒子的行为规律和性质。
它提供了一种非常精确的描述微观粒子运动和相互作用的数学框架，可以用来解释和预测电子、光子等微观粒子的行为。
神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的系统。
它由许多人工神经元（节点）组成，通过连接权重和激活函数来模拟神经元之间的信息传递和处理。
神经网络通过学习和训练，可以解决各种问题，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
量子力学模拟神经网络是一种新兴的研究领域，旨在利用量子力学的性质来增强神经网络的功能。
量子力学的一些特性，如叠加态和纠缠态，可以提供在传统计算中不可实现的处理能力和信息传递速度。
一种应用量子力学模拟神经网络的方法是量子神经网络（Quantum Neural Network，QNN）。
QNN利用量子比特（Qubit）作为信息处理的基本单位，通过调控量子叠加态和纠缠态，提供对数据进行更复杂和高效处理的能力。
QNN可以在机器学习和数据处理领域中发挥重要作用，例如优化问题求解、模式识别和数据压缩等。
另一种应用量子力学模拟神经网络的方法是量子机器学习（Quantum Machine Learning，QML）。
QML利用量子力学的特性来改进传统机器学习算法，提高算法的效率和性能。
例如，量子支持向量机（Quantum Support Vector Machines，QSVM）可以通过利用量子计算的优势来加快分类和回归问题的求解过程。
量子神经网络（Quantum Neural Networks，QNNs）也可以用来训练和优化神经网络的参数。
除了在机器学习领域，量子力学模拟神经网络还可以应用于模拟生物系统和神经科学研究中。
BP神经网络的量子学习及应用
ｔａ， ｅ Ｎ ａｅ Ａｉｓ ｎｆ ａ ｔ ｔ ｒ ａ ｅ ＰＮ ｉ ａｎ ｇ ｕ ｅ， ｕ ｎｓ ｒｒ ｎ ｒｄｃ ｖ ａａｉｔ． ｈｔｔ ｂｓｄｏ ＱＧ ｇ ｉｃｎｌ ｂ ｔ ｎ ｈ Ｎ ｔ ｉｉ ｍｂ ｒｔ ｅｅｓ ｒ ｄｐｅ ｉ ｅ ｐ ｂｌ ｈ Ｎ ｎ ｓｉ ｉ ｙ ｅｅｔ ｔ Ｂ ｈ ｎｒ ｎ ｎ ｒ ｅｏａ ｉ ｔ ｃ ｉ ｙ
量子遗传算法是量子计算 与遗 传算 法结合的产物 ， 它建
立在量子的态矢量表述基础上 ， 将量子 比特 的几 率幅表示应 用于染 色体的编码 ，使得一 条染色体 可 以表 达多个态 的叠
文章编号 ：６ １ ７２（０ ０７Ｏ ３ ．３ １７ － ９ 一 １）一１２０ ４ ２
ｔ ｎ ｒｃ ｓ ａｄｃｍ ｍ￣ｇｗｔ ａｋ ｍｉｍｇ ｏｅｓ ｎ ｂ ｐ ， ｏ ｉ ｂｃ ｈ
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高阳
Ｇａ Ｙａ ｏ ｎｇ
（ 华东交通大学信息工程学院，江 西 南昌 ３ ０ １） ３ ０ ３
ｓ ｏ ｔｏ ｎ ｓ ｆ ｃ ｌ ｐ ｉ ｕ Ｆ ｎ ｌ ， ｒｃ ｓｉｇ ｍｅ ｏ ａ ｅ ｎ ｑ ａ ｔ ｍ ｅ ｒ ｌ ｅｗｏ ｋ ｉ ｄ ａ ｃ ｄ ｓｍｕ ａｉ ｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｒ ｍｉ ｇ ｌ ａ ｔ ｃ ｏ ａｏ ｏ ｍ ｍ． ｉ ａｌ ａｆ ｅ ａ ｔ ｔ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｎｕ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ａ ｖ ｎ ｅ ， ｉ ｌ ｔ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｙ ｏ ｎ ｈ ｎ ｓ ｏ ｓ
量子计算的量子神经网络与应用案例(四)
量子计算的量子神经网络与应用案例引言量子计算被认为是未来计算机领域的一次革命性突破，它利用量子力学的特性来进行信息的处理和存储。
在传统计算机无法解决的问题上，量子计算展现出了巨大的潜力。
而量子神经网络则是量子计算的一个重要分支，它结合了机器学习和量子计算的优势，被认为是未来人工智能发展的重要方向。
本文将着重讨论量子神经网络的基本原理和应用案例。
量子神经网络的基本原理量子神经网络是一种结合了量子计算和神经网络理论的模型，它利用量子比特和量子门来进行信息的处理和学习。
与经典神经网络不同的是，量子神经网络的基本单元是量子比特，而非经典神经网络中的神经元。
量子神经网络利用量子叠加和量子纠缠等特性，可以实现在传统计算机上无法完成的任务。
在量子神经网络中，量子比特之间通过量子门进行相互作用，从而实现信息的传递和处理。
同时，量子神经网络还可以利用量子纠缠来进行信息的编码和解码，使得信息的处理更加高效和安全。
这种特性使得量子神经网络在大数据处理、优化问题求解等方面展现出了巨大的潜力。
量子神经网络的应用案例量子神经网络在人工智能领域具有广泛的应用前景。
其中，量子神经网络在模式识别、图像处理、自然语言处理等方面展现出了巨大的潜力。
以模式识别为例，传统的神经网络在处理大规模数据时存在着计算复杂度高和训练时间长的问题。
而量子神经网络利用量子叠加和量子纠缠等特性，可以更加高效地进行模式识别和分类，从而大大提高了识别的准确性和速度。
另外，量子神经网络还可以应用于优化问题的求解。
在传统计算机上，很多优化问题都存在着较高的计算复杂度，例如旅行商问题、背包问题等。
而量子神经网络可以利用量子叠加和量子纠缠来进行并行计算，从而大大提高了优化问题的求解效率。
这使得量子神经网络在金融、物流、生物等领域的应用具有了巨大的潜力。
未来展望随着量子计算和人工智能的不断发展，量子神经网络将会在更多领域展现出其优势。
目前，量子神经网络的研究和应用还处于起步阶段，但是其潜力已经开始引起了人们的广泛关注。
基于Tanh多层函数的量子神经网络算法及其应用的研究
ｔｒｓ Ｆｎ ｌ ｅ ． ｉａ ｙ，Ｔｈ ｘ ｅｉ ｎ ａ ｅｕｔ ｏ ｕ ｂ ｒ ｅｔｒ ｎ ｉｅ ｅｃ ａａｔｒｒｃ ｇ ｉｉｎｉ ｒｖｄ ｄａ ｄｃｍｐ ｒ ｔ ｏｈＢＰｎｅ ｒｌ ｅｗｏ ｋ ｎ ｌ ｅｅ ｐｒｍｅ ｔｌ ｓ ｌｓｆｒｎ ｍ ｅ ，ｌｔｅ ，ａ ｄＣｈｎ ｓ ｈ ｒｃｅ ｅｏ ｎｔｏ ｐ ｏ ｉｅ ｒ ｓ ｎ ｏ ａｅ ｗｉ ｂ ｔ ｕａ ｔ ｒ ｓ ｄ ｈ ｎ
Ｒ ｓａｃ ｎＱ ａ ｔｍ ｕａ Ｎ ｔ ｏｋａ ｄｉ ｐ ｌ ａｉｎ ｅｅ ｒｈｏ ｕ ｎｕ Ｎｅｒｌ ｅｗ ｒ ｎ ｓ ｐｉ ｔ ｓ ｔＡ ｃ ｏ
Ｂａ ｅ ｎ Ｔａ ｈ Ａｃ ｉ ａ ｉ ｎ Ｆ ｎ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｎ ｔｖ ｔ ｕ ｃ ｉ ｎ ｏ
ＬＵＯ ｅ ｇ ＬＩ Ｈｕ ｆ ｎｇ Ｐｎ ｉａ
和Ｂ Ｐ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
ＴＰ ８ １３ 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
ｗｅ ｈ ｓｔ ａｃｌｒｔ ｔｅｃｎ ｅｇｎ ｅ ａｅ ｆｅ ｒｉｇａ ｏｉ ｍ ＮＮ．Ｓ ｃｎＵ ， ｎ ａ ｐ ｒ ｏｉ ｏ ｆ ｙ ｅｂ ｌ ｇ ｎ ｍｃｉ ｓｄａ ｃｉ ｉ ｔ ｃｅ ａｅ ｈ ｏ ｖ ｒｅ ｃ ｔ ａｎｎ ｇ ｒ ｈ ｉ Ｑ ｇ ｏ ｅ ｒ ｏｌ ｌ ｔ ｎ ｅｏ ｃｙ ａ ｉｅｒｓ ｅｐ ｓ ｉ ｏ ｐ ｒ ｏｉｔ ｅ ｔ ｔ ｔ ｎｉ ｕ ｅ ａ ｔ ｌ ｕ ｔｎ ｈ ｃａ ｎ ｆ ｏ ｓ ｓ —
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。
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1
目 录 Contents
背景
人工神经网络 量子神经网络
Page 2 2
背景
1989年Penrose教授提出：
解决量子测量问题是最终 解决意识问题的先决条件。
他认为意识产生于量子过程。
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背景
Hameroff和Penrose提出了
微管量子目标还原调谐
(Orchestrated Objective Reduction， Orch-OR）
量子计算
数据存储与运算过程中的量子态叠加、纠
缠以及干涉、坍缩等特性
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量子神经网络
量子态叠加与纠缠
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量子神经网络
量子态叠加与纠缠
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量子神经网络
量子态叠加与纠缠
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量子神经网络
量子态叠加与纠缠
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量子神经网络
yi (t 1) wij x j t i
j 1
n
xi (t 1) sgn yi (t 1)
i 1, 2, L , n
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量子神经网络
量子计算
量子神经网络框架 量子BP神经网络 量子联想记忆模型
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量子神经网络
量子神经网络
步骤 1、初始化各项参数；
2、实数到量子态的转化：将输入的实数值转
化为量子态的形式；
3、计算神经元的实际输出值Y；
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量子神经网络
步骤 4、对相关参数进行调整；
5、计算误差值并进行判断，当误差值E<Emin。
时，训练结束；否则，k自增1，跳转至3．
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（4）基于脑科学、认知科学的研究
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背景
（1）采用神经网络的连接思想来构造量子计算机，通过神经网络模型 来研究量子计算中的问题；
（2）在量子计算机或量子器件的基础上构造神经网络，充分利
用量子计算超高速、超并行、指数级容量的特点，来改进神经网络
的结构和性能； （3）在传统的计算机上的实现，这是指通过引入量子理论中的 思想对传统神经网络改进，改善传统神经网络的结构和性能.
神经网络
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量子神经网络
误差函数
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量子神经网络
输入层
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量子神经网络
输入—>隐含层
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量子神经网络
隐含—>输出层
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量子神经网络
输出层
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量子神经网络
权值调整
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量子神经网络
神经元
输入 移相与聚合 受控旋转
输出
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量子神经网络
输入
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量子神经网络
移相与聚合
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量子神经网络
移相与聚合
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量子神经网络
受控旋转
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量子神经网络
输出
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量子神经网络
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量子神经网络
Grover算法
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量子神经网络
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量子神经网络
Grover算法
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量子神经网络
Grover算法
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量子神经网络
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量子神经网络
Grover算法
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络基本相同。
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人工神经网络
基本概念
人工神经网络是在对人脑认识的基础上，以数学和
物理方法及从信息处理的角度对人脑生物神经网络进行
抽象并建立起来的某种简化模型。
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人工神经网络
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人工神经网络
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人工神经网络
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背景
量子神经网络
2000年，英国Tammy等人研究了量子神经网络
的结构和模型，从多宇宙的量子理论观点，提出了构
建叠加的多宇宙量子神经网络模型的思想。
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背景
量子神经网络
2005年，Noriaki Kouda教授等人利用量子相位
提出了量子比特神经网络，其工作方式与经典神经网
量子逻辑门
旋转门
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量子神经网络
量子逻辑门
受控非门（CNOT）
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量子神经网络
量子逻辑门
阿达玛门（Hadamard）
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量子神经网络
量子神经网络框架
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量子神经网络
量子神经网络框架
双缝干涉量子神经网络 基于通用量子门演化的量子神经网络 基于量子加权的量子神经网络 基于量子门线路的量子神经网络 量子纠缠神经网络
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背景
量子神经网络
1995 年，美国的Kak教授首次提出量子神经计
算的概念 。
同年，英国的Chrisley教授提出了量子学习的概
念，并给出非叠加态的量子神经网络模型及算法。
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背景
量子神经网络
2000年，Ventura在Grover的量子查询算法和
纠缠神经网络的基础上介绍量子联想记忆。
人工神经网络
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人工神经网络
BP神经网络 Hopfield神经网络
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人工神经网络
BP神经网络
1986年由Rumelhart和McCelland为首的
科研小组提出。
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人工神经网络
BP神经网络
1986年由Rumelhart和McCelland为首的
（4）基于脑科学、认知科学的研究
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背景
人工神经网络
1943年，心理学家W· Mcculloch和数理逻辑 学家W· Pitts首先提出神经元的数学模型。 1982年和1984年，物理学家Hopfield发表论 文，带反馈的神经网络开始兴起 。
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背景
人工神经网络
1986年，多伦多大学的Hinton等人重新发现 BP算法，前馈多层神经网络成为研究热门。 2006年，多伦多大学的Hinton研究组提出 Deep Network和深度学习（Deep Learning）。
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量子神经网络
量子神经网络框架
双缝干涉量子神经网络 基于通用量子门演化的量子神经网络 基于量子加权的量子神经网络 基于量子门线路的量子神经网络 量子纠缠神经网络
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量子神经网络
量子神经网络结构
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量子神经网络
量子BP神经网络
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量子神经网络
量子联想记忆模型
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量子神经网络
Hopfield神经网络的缺陷
搜索速度慢
容量小
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量子神经网络
Grover算法
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量子神经网络
Grover算法
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量子神经网络
Grover算法
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量子神经网络
量子神经网络
Grover算法
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量子神经网络
改进Grover算法
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量子神经网络
改进Grover算法
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量子神经网络
改进Grover算法
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量子神经网络
改进Grover算法
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量子神经网络
存储模式
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信息前向传播
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人工神经网络
误差反向传播
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人工神经网络
误差反向传播
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人工神经网络
Hopfield神经网络
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人工神经网络
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人工神经网络
Hopfield神经网络
量子神经网络
量子联想
量子联想 存储需求 存储量 查找速度 2n+1 m=2n Hopfield mn
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/content /orch-or-quantum
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背景
（1）采用神经网络的连接思想来构造量子计算机，通过神经网络模型 来研究量子计算中的问题； （2）在量子计算机或量子器件的基础上构造神经网络，充分利用量子 计算超高速、超并行、指数级容量的特点，来改进神经网络的结构和性能； （3）在传统的计算机上的实现，这是指通过引入量子理论中的思想对 传统神经网络改进，改善传统神经网络的结构和性能.