Quantenneuronales Netzwerk
Quantenneuronale Netzwerke(QNN) besteht aus mehreren Quantenneuronen in einer bestimmten topologischen Struktur. Es handelt sich um eine Methode, die versucht, das Modell künstlicher neuronaler Netzwerke mit den Vorteilen der Quanteninformation zu kombinieren. Es befindet sich noch in der Forschungsphase.
QNN Zweck der Studie
Bei Big-Data-Anwendungen sind herkömmliche neuronale Netzwerkmodelle schwer zu trainieren. Daher versuchen Forscher, die Eigenschaften des Quantencomputings als Ressource zu nutzen.
Die ontologische Erklärung der Quanten und die vollständige Theorie der Perzeptron-Gehirnprozesse haben die gleiche mathematische Struktur, Die dynamischen Gleichungen beider Prozesse beinhalten ein Feld, und der auf dem Quantenpotenzial basierende Quantenprozess und der auf dem neuronalen Potenzial basierende Gehirnprozess weisen auffallende Ähnlichkeiten auf, was auch die Integration der beiden fördert.
Die wichtigsten Forschungsrichtungen von QNN
- Verwenden Sie das Verbindungskonzept neuronaler Netzwerke, um Quantencomputer zu konstruieren, und verwenden Sie neuronale Netzwerkmodelle, um Probleme im Quantencomputing zu untersuchen.
- Konstruieren Sie neuronale Netzwerke auf der Grundlage von Quantencomputern oder Quantengeräten und nutzen Sie die ultrahohe Geschwindigkeit, Ultraparallelität und exponentielle Kapazität des Quantencomputings, um die Struktur und Leistung neuronaler Netzwerke zu verbessern;
- Als hybrider intelligenter Optimierungsalgorithmus, der auf einem herkömmlichen Computer implementiert ist;
- Dies ermöglicht eine eingehende Forschung in der Gehirnforschung und der Kognitionswissenschaft.
Die wichtigsten Forschungsrichtungen von QNN
(1) Verwenden Sie das Verbindungskonzept neuronaler Netzwerke, um Quantencomputer zu konstruieren, und verwenden Sie neuronale Netzwerkmodelle, um Probleme des Quantencomputings zu untersuchen.
(2) Aufbau neuronaler Netzwerke auf der Grundlage von Quantencomputern oder Quantengeräten und Nutzung der ultrahohen Geschwindigkeit, Ultraparallelität und exponentiellen Kapazität des Quantencomputings zur Verbesserung der Struktur und Leistung neuronaler Netzwerke;
(3) Als hybrider intelligenter Optimierungsalgorithmus, der auf einem herkömmlichen Computer implementiert ist;
(4) Umfassende Forschung im Bereich der Gehirnforschung und der Kognitionswissenschaft zu betreiben.
Mögliche Vorteile von QNNs
Die Forschung zum Quantenneuronalen Computing (QNC) auf Basis von Quantenneuronalen Netzwerken steckt noch in den Kinderschuhen, bietet jedoch gegenüber dem traditionellen Neural Computing folgende Vorteile:
- Exponentielle Gedächtniskapazität und Abrufgeschwindigkeit;
- Kleinere Netzwerkgröße und einfachere Netzwerktopologie;
- Bessere Stabilität und Wirksamkeit;
- die Fähigkeit, schnell zu lernen, alles auf einmal zu lernen und Informationen mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten;
- Beseitigen Sie das Risiko einer katastrophalen Amnesie.