양자 신경망
양자 신경망(QNN)은 특정한 위상 구조를 가진 여러 개의 양자 뉴런으로 구성됩니다. 이는 인공신경망 모델과 양자정보의 장점을 결합하려는 방법이다. 아직은 연구 단계입니다.
큐앤엔 연구의 목적
빅데이터 응용 분야에서는 기존 신경망 모델을 학습시키는 것이 어렵기 때문에 연구자들은 양자 컴퓨팅의 특성을 리소스로 활용하려고 노력하고 있습니다.
양자의 존재론적 설명과 퍼셉트론 뇌 과정의 완전한 이론은 동일한 수학적 구조를 가지고 있습니다., 두 과정의 동적 방정식은 모두 장을 포함하고 있으며, 양자 퍼텐셜에 기반한 양자 과정과 신경 퍼텐셜에 기반한 뇌 과정은 놀라울 정도로 유사하며, 이는 둘의 통합을 촉진합니다.
QNN의 주요 연구 방향
- 신경망의 연결 개념을 사용하여 양자 컴퓨터를 구성하고, 신경망 모델을 사용하여 양자 컴퓨팅의 문제를 연구합니다.
- 양자 컴퓨터 또는 양자 소자를 기반으로 신경망을 구축하고, 양자 컴퓨팅의 초고속, 초병렬성, 지수적 용량을 활용하여 신경망의 구조와 성능을 개선합니다.
- 기존 컴퓨터에 구현된 하이브리드 지능형 최적화 알고리즘으로서,
- 이를 통해 뇌과학과 인지과학에 대한 심층 연구가 가능해질 것입니다.
QNN의 주요 연구 방향
(1) 신경망의 연결 개념을 이용하여 양자 컴퓨터를 구성하고 신경망 모델을 이용하여 양자 컴퓨팅의 문제를 연구한다.
(2) 양자컴퓨터 또는 양자소자를 기반으로 신경망을 구축하고, 양자컴퓨팅의 초고속, 초병렬성, 지수적 용량을 활용하여 신경망의 구조와 성능을 개선한다.
(3) 기존 컴퓨터에 구현된 하이브리드 지능형 최적화 알고리즘으로서,
(4) 뇌과학과 인지과학에 대한 심도 있는 연구를 수행합니다.
QNN의 잠재적 이점
양자 신경망을 기반으로 하는 양자 신경 컴퓨팅(QNC)에 대한 연구는 아직 초기 단계이지만, 기존 신경 컴퓨팅에 비해 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 지수적 메모리 용량 및 리콜 속도
- 더 작은 네트워크 크기와 더 간단한 네트워크 토폴로지
- 더 나은 안정성과 효과성
- 빠르게 학습하고, 한꺼번에 모든 것을 학습하고, 정보를 고속으로 처리할 수 있는 능력
- 심각한 기억상실의 가능성을 없애세요.