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基于量子线路的神经网络模型及算法研究

温力航  
【摘要】:量子神经网络是将量子计算与经典人工神经网络相结合的一种新颖计算模型,理论上它相较于经典神经网络更加智能化,具有更有效的学习和泛化能力,同时量子神经网络在节约数据处理资源以及提高运算速率方面也展现出极大的优势。量子神经网络领域研究的一大难点在于如何将量子计算的线性可逆特性与经典神经网络的非线性映射结构结合在一起,即如何实现神经网络的量子演化。本文结合经典神经网络模型与有效量子算法,基于量子线路构造了一种量子神经元及其网络模型,具体研究内容如下:首先,针对经典神经元难以直接量子化,本文构造了一种基于量子线路实现的量子神经元模型,其满足经典神经元非线性计算特性且服从量子计算规律。该神经元模型的方案是首先将神经元的输入与权重的值分别编码至量子计算基态上,然后将包含神经元权重值的受控幺正门作用于输入量子态,最后通过量子相位估计得到神经元输出。同时给出实现量子神经元整体及其各个功能模块的量子线路,使该模型算法在理论上能够在量子计算机上运行。最后利用IBM Qiskit开源量子开发工具进行仿真实验,通过量子模拟器实现该模型并进行一系列逻辑运算验证其有效性。其次,针对未能组建更具一般性的量子神经网络,本文将已构造的量子神经元模型组建成相应的量子前馈神经网络模型,并提出其对应的学习算法。该神经网络模型的输入层、输出层及中间隐层都以量子态的形式表示,使其在训练学习过程中可以利用量子计算特有的叠加性、并行性等独特性质来提高效率,然后引入量子搜索算法作为该神经网络模型的学习算法。通过仿真实验的结果分析该量子神经网络相较于经典神经网络的优势所在,最后讨论其能够在现实生活中的实际应用。


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