量子ニューラル ネットワーク量子ニューラル ネットワーク
量子ニューラルネットワーク(QNN) は、特定の位相構造に従って複数の量子ニューロンで構成されており、人工ニューラル ネットワーク モデルと量子情報の利点を組み合わせようとする手法であり、まだ研究段階にあります。
QNN 研究目的
ビッグ データ アプリケーションでは、従来のニューラル ネットワーク モデルをトレーニングするのが難しいため、研究者は量子コンピューティングの特性をリソースとして利用しようとしています。
量子の存在論的説明とパーセプトロンの脳プロセスの完全性理論は同じ数学的構造を持っています。, 両方のプロセスの動的方程式にはフィールドが含まれており、量子ポテンシャルに基づく量子プロセスと神経ポテンシャルに基づく脳プロセスの間には驚くべき類似点があり、これも 2 つの統合を促進します。
QNN の主な研究方向
- ニューラル ネットワークの接続アイデアを使用して量子コンピューターを構築し、ニューラル ネットワーク モデルを通じて量子コンピューティングの問題を研究します。
- 量子コンピューターまたは量子デバイスに基づいてニューラル ネットワークを構築し、量子コンピューティングの超高速、超並列性、指数関数的容量の特性を利用してニューラル ネットワークの構造とパフォーマンスを向上させます。
- 従来のコンピュータに実装されたハイブリッド インテリジェント最適化アルゴリズムとして。
- 脳科学と認知科学についての深い研究を行う。
QNN の主な研究方向
(1) ニューラル ネットワークの接続アイデアを使用して量子コンピューターを構築し、ニューラル ネットワーク モデルを通じて量子コンピューティングの問題を研究します。
(2) 量子コンピュータまたは量子デバイスに基づいてニューラル ネットワークを構築し、量子コンピューティングの超高速、超並列性、および指数関数的容量の特性を利用して、ニューラル ネットワークの構造とパフォーマンスを向上します。
(3) 従来のコンピュータに実装されたハイブリッド インテリジェント最適化アルゴリズムとして。
(4) 脳科学と認知科学についての深い研究を行う。
QNN の潜在的な利点
量子ニューラル ネットワークに基づく量子ニューラル コンピューティング (QNC) の研究はまだ初期段階ですが、従来のニューラル コンピューティングと比較して次の利点があります。
- 指数関数的な記憶容量と呼び出し速度。
- ネットワーク サイズが小さく、ネットワーク トポロジがシンプル。
- 安定性と有効性が向上。
- 素早く学習し、一度に学習し、高速に情報を処理する能力。
- 壊滅的な健忘症を解消する可能性。