一种量子神经网络模型学习算法及应用

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摘要：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．

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90555X/200905/30406353.html

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关键词：神经网络模型 神经网络 学习算法 网络模型 神经网 量子计算 量子神经元 量子神经网络 超线性收敛