量子神經網路(quantum neural network)是2019年公布的物理學名詞。
基本介紹
- 中文名:量子神經網路
- 外文名:quantum neural network
- 所屬學科:物理學
- 公布時間:2019年
量子神經網路(quantum neural network)是2019年公布的物理學名詞。
量子神經網路(quantum neural network)是2019年公布的物理學名詞。公布時間2019年,經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處《物理學名詞》第三版。1...
《量子神經網路模型與算法研究》是依託中國科學技術大學,由莊鎮泉擔任項目負責人的面上項目。中文摘要 本項目將量子理論引入人工神經網路,將量子理論中的態迭加原理、量子糾纏概念和多宇宙觀點等與神經計算相結合,研究若干種量子神經網路模型,包括:量子神經元的數學模型、多宇宙神經網路模型、量子糾纏神經網路模型、...
《量子Qubit神經樹網路模型的最佳化研究》是依託山東師範大學,由齊峰擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 量子神經網路是量子計算和人工神經網路的結合體,相關研究結果表明它可能成為未來信息處理的重要手段。人工神經樹網路模型則是一種通過樹編碼進化算法和啟發式搜尋算法實現網路結構和參數最佳化的神經網路模型,具有...
第8章和第9章是量子人工智慧的進階知識,講解不同量子算法的可行的評估方式和量子神經網路基於Torch.Script技術進行運算元化的內容。第10~13章通過在原生的深度學習PyTorch環境中引入量子算法,帶來可能的量子增強,並分別實現了對材料晶體結構相變過程搜尋,冠狀病毒RNA序列變異預測、藥物虛擬篩選中親和能的預測及基因表達...
《人工神經網路原理及套用》是2006年科學出版社出版的圖書,作者是朱大奇、史慧。內容簡介 本書中心內容包括前饋型BP神經網路;反饋型Hopfield神經網路和雙向聯想記憶 BAM神經網路;局部逼近的CMAC小腦神經網路和徑向基函式RBF神經網路;競爭學習的自組織SOM神經網路、對偶傳播CPN神經網路、ART自適應諧振理論及量子神經網路。
全書共8章,主要內容包括:量子力學基礎;量子計算基礎;基本量子算法;Grover量子搜尋算法的改進;量子遺傳算法;混沌量子免疫算法,量子蟻群算法,量子粒子群算法;量子神經網路模型與算法;量子遺傳算法在模糊神經控制器參數最佳化設計中的套用。科學家預言:“21世紀,人類將從經典資訊時代跨越到量子資訊時代。”創立了一個...
《人工神經網路及其融合技術》是2007年科學出版社出版的圖書,作者是鐘珞、饒文碧、鄒承明。內容簡介 本書系統論述了神經網路及其融合套用技術方面的有關理論和研究進展,主要包括:神經網路發展趨勢,常用前饋型神經網路、反饋型神經網路、自組織型神經網路和量子神經網路模型的基本理論、基本結構及學習算法,神經網路與遺傳...
實例28 量子神經網路在油氣資源評價中的套用 288 28.1 理論基礎 288 28.2 量子神經網路在油氣資源評價套用的編程實現 293 實例29 神經網路GUI設計及Simulink設計方法 305 29.1 神經網路數據管理工具箱圖形界面 305 29.2 神經網路擬合工具箱圖形界面 309 29.3 神經網路模式識別工具箱圖形界面 ...
本書共分9章,主要內容包括量子粒子群、量子蛙跳算法、量子蜂群、量子細菌覓食、量子神經網路、量子文化算法、量子文化群智慧型、量子膜群算法、多目標量子膜群算法、多用戶檢測、頻譜分配、決策引擎、頻譜感知、衝擊噪聲測向、非圓信號測向等通信技術中的熱點和難點問題。 本書可使讀者在了解和學習量子群智慧型和通信技術...
第5章機械故障信號的量子神經網路分類方法研究 5.1引言 5.2量子BP神經網路 5.2.1神經元模型 5.2.2學習算法 5.3量子BP神經網路的機械故障信號分類 5.3.1齒輪故障信號分類 5.3.2軸向柱塞泵故障信號分類 5.4通用量子門的量子神經網路 5.4.1神經元模型 5.4.2算法描述 5.4.3泛化性能分析 5.4.4仿真...
第6章 基於量子超球神經網路的故障檢測方法 114 6.1 概述 114 6.2 量子超球神經網路 116 6.2.1 量子超球神經網路的建立 116 6.2.2 量子超球神經網路的學習算法 118 6.3 基於量子超球神經網路的推進系統振動故障檢測方法 120 6.4 YF-75 推進系統試車振動故障檢測 122 6.4.1 問題描述 122 6.4.2 ...
7.2.2 量子信息的存儲:量子暫存器 132 7.2.3 量子信息的處理:運算元與量子態的演化 133 7.2.4 量子信息處理器:量子邏輯門與量子門組網路 135 7.2.5 量子信息處理特性:量子並行與量子糾纏 138 7.3 量子智慧型最佳化算法 139 思考題 141 參考文獻 141 第8章 量子神經網路143 8.1 人工...
量槳是基於百度飛槳研發的全球首個雲量一體的量子機器學習平台。量槳支持量子神經網路的搭建與訓練,具備輕鬆上手、功能豐富等特點,提供了完善的API文檔和用例教程。量槳可以快速搭建量子神經網路並進行訓練和預測。同時,量槳也支持與飛槳的經典神經網路進行連線,快速實現量子經典混合神經網路。量槳還具有多個創新性功能...
2020年5月20日,百度發布量子機器學習開發工具—量槳,建立起了人工智慧與量子計算的橋樑,可以快速實現量子神經網路的搭建與訓練,提供易用的量子機器學習開發套件與量子最佳化、量子化學等前沿量子套用工具集,使得飛槳成為國內首個、也是唯一支持量子機器學習的深度學習平台。 2021年2月,在量子信息處理頂會QIP2021上,...
4.5 深度學習中常見的網路類型 80 4.5.1 卷積神經網路 80 4.5.2 循環神經網路 80 4.5.3 深度信念網路 80 4.5.4 生成對抗網路 81 4.5.5 深度強化學習 81 4.6 其他神經網路與深度學習 82 4.6.1 隨機神經網路 82 4.6.2 量子神經網路 82 4.6.3 遷移學習 82...
我們基於平均收斂率提出了一種有效的終止準則,有助於量子進化神經網路達到安全的終止條件。基於平均收斂率的終止準則能夠適時地終止量子進化神經網路的訓練,克服基於最優解生成機率的終止準則的局限性。針對有標籤的離散數據,提出了一種基於隱高斯過程來估計類條件密度的生成分類模型,能有效的針對小規模離散數據進行建模...
量槳(Paddle Quantum)是基於百度飛槳(PaddlePaddle)研發的全球首個雲量一體的量子機器學習平台。量槳支持量子神經網路的搭建與訓練,提供量子化學、組合最佳化等功能,使百度飛槳成為國內首個支持量子機器學習的深度學習框架。量槳具備輕鬆上手、功能豐富等特點,提供了完善的API文檔和用例教程,使用戶可以快速入門和上手。
7 神經網路方法的信息融合 7.1 基於神經網路方法的信息融合 7.1.1 神經網路概述 7.1.2 BP神經網路 7.1.3 BP算法的改進 7.2 量子小波神經網路 7.2.1 量子神經網路概述 7.2.2 量子小波神經網路模型 7.2.3 量子小波神經網路學習算法 7.2.4 量子小波神經網路結構參數討論 7.2.5 量子小波神經網路算法...
在量子機器學習方向上,研究院利用統計學習理論證明了量子神經網路在機器學習、化學分子模擬套用中的表達能力,為後續量子神經網路在相關領域的研究提供了理論支持與指導。作為深耕人工智慧領域的研究機構,截止2021年7月,京東探索研究院已匯聚了來自 北京大學、清華大學、中國科學技術大學、浙江大學、上海交通大學、悉尼大學...
《基於QPSO-BP的雲平台信息系統安全風險分析》是楊志美, 潘 平, 潘俊宇2021年發布的論文。雲平台是雲計算服務的重要載體,具有更開放、虛擬化、高度集成以及平台架構複雜等特性,更易受到各種威脅。論文在分析雲平台架構及其服務模式的基礎上,提出基於雲平台信息系統的風險分析模型,引入量子粒子群最佳化BP神經網路(QPSO...
[10] 重慶市科技人才培養計畫青年科技人才項目,cstc2013kjrc-qnrc40005,量子Hopfield神經網路的汽車發動機電控單元故障診斷儀,2013/09-2016/09,16萬元.[11] 重慶市教委科學技術研究項目,KJ1400404,基於量子聯想記憶的模擬電路多故障診斷2014/01-2015/12,3萬元.[12]重慶市教育委員會科學技術研究項目-(重點項目):...
16.4 量子機器學習與量子神經網路 16.5 統計物理與資訊理論 16.6 小結 第17章 AI 晶片的套用和發展前景 17.1 AI的未來發展 17.2 AI晶片的功能和技術熱點 17.3 AI的三個層次和AI晶片的套用 17.4 更接近生物大腦的AI晶片 17.5 AI晶片設計是一門跨界技術 17.6 小結 附錄 中英文術語對照表 參考文獻 ...
研究領域:可控量子體系的多體理論。主要致力於原子分子物理、凝聚態、量子計算與量子信息的交叉研究。近期的研究方向包括奇異量子動力學、量子熱化、多體局域化、量子神經網路與機器學習。主要關注的系統包括里德堡原子、極性分子、玻色費米混合、光控量子材料等。多項研究成果發表於國際一流期刊(包括Nature ...
南棟祥 南棟祥,男,漢族,中共黨員,工學博士,昆明學院教師,主講機械設計課。南棟祥,研究方向量子神經網路算法及套用,發表EI檢索論文4篇、核心期刊論文1篇。
《腫瘤細胞圖像識別》是2019年西安交通大學出版社出版的圖書,作者是甘嵐、周慶忠、趙海霞。圖書簡介 本書主要針對腫瘤細胞圖像識別展開論述,介紹了作者多年研究腫瘤細胞圖像識別工作的豐富研究成果,論述了圖像識別目前相關的熱門理論,對神經網路、量子神經網路、深度學習的卷積神經網路理論都有較詳細的介紹,並且介紹了作者...
研究領域:可控量子體系的多體理論。主要致力於原子分子物理、凝聚態、量子計算與量子信息的交叉研究。近期的研究方向包括奇異量子動力學、量子熱化、多體局域化、量子神經網路與機器學習。主要關注的系統包括里德堡原子、極性分子、玻色費米混合、光控量子材料等。多項研究成果發表於國際一流期刊(包括Nature ...
如異步信息融合算法,量子神經網路信息融合故障診斷方法,自組織映射神經網路信息融合方法等,都是值得關注的新方法。3、信息融合系統與融合方法在實施中還面臨許多問題。如各種融合模型的建立,以及各種感測器的資源分配和信息管理方法都是現階段信息融合領域亟待解決的關鍵技術。展望 信息融合系統是一個具有強烈不確定性的...