【摘 要】
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本文利用量子理论中的双缝干涉实验(Double-slit Interference Experiment)构造了一种全新的量子神经网络(Quantum Neural Network,QNN)模型。通过理论分析,推导出该模型的动
【机 构】
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合肥工业大学应用物理系,中国科学技术大学电子科学与技术系,
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本文利用量子理论中的双缝干涉实验(Double-slit Interference Experiment)构造了一种全新的量子神经网络(Quantum Neural Network,QNN)模型。通过理论分析,推导出该模型的动力学表达式,并给出相应的训练算法。仿真实验表明,该模型具有学习布尔逻辑函数的功能,特别是两层网络结构能够实现类似异或(XOR)逻辑的学习,体现出了量子计算对传统神经网络的优越性。本文的研究为探索神经网络与量子计算的结合提供了一个新的途径。
In this paper, a new Quantum Neural Network (QNN) model is constructed by using Double-slit Interference Experiment in quantum theory. Through theoretical analysis, the dynamic model of the model is deduced and the corresponding training algorithm is given. The simulation results show that the model has the function of learning Boolean functions. Especially, the two-layer network structure can learn similar XOR logic, which shows the superiority of quantum computation to traditional neural networks. The research in this paper provides a new way to explore the combination of neural network and quantum computing.
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