文件名称：一种量子神经网络模型学习算法及应用 (2009年)
文件大小：433KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-05 18:43:35
工程技术 论文
提出一种量子神经网络模型及学习算法.首先基于生物神经元信息处理机制和量子计算原理构造出一种 量子神经元,该神经元由加权、聚合、活化、激励四部分组成.然后由量子神经元构造出三层量子神经网络模型,其输入和输出为实值向量,权值和活性值为量子比特.基于梯度下降法构造了该模型的超线性收敛学习算法.通过模 式识别和函数逼近两种仿真结果表明该模型及算法是有效的.