Создание и обучение квантовых нейронных сетей на основе алгоритма Гровера

Jazyk:	ruština
Rok vydání:	2021
Předmět:	quantum neural networks Grover’s algorithm machine learning квантовые нейронные сети квантовые алгоритмы квантовые вычисления нейронные сети алгоритм Гровера neural networks машинное обучение quantum algorithms quantum computing
DOI:	10.25791/asu.11.2021.1328
Popis:	В данной работе рассматривается возможность создания квантовых нейронных сетей, обучаемых с помощью алгоритма Гровера. Цель данной работы заключается в совмещении процесса обучения нейронной сети, производимого с помощью алгоритма Гровера, и функциональной структуры нейронной сети, интерпретированной в виде квантовой схемы. В качестве простого примера нейронной сети, для рассмотрения концепции, был предложен персептрон с одним обучаемым параметром – весом синапса, входящего в скрытый нейрон. This paper discusses the possibility of creating quantum neural networks trained using Grover’s algorithm. The purpose of this work is to combine the learning process of the neural network, produced using Grover’s algorithm, and the functional structure of the neural network, interpreted as a quantum circuit. As a simple example of a neural network, to consider the concept, a perceptron was proposed with one learning parameter – the weight of a synapse entering a hidden neuron. Промышленные АСУ и контроллеры, Выпуск 11 2021
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::a62b67899aff93f886288d02270c9c92 Zobrazit plný text záznamu