本文關(guān)鍵詞：量子門Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其梯度擴(kuò)展的量子反向傳播學(xué)習(xí)算法

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【摘要】：針對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度和泛化性能,提出一種具有量子門結(jié)構(gòu)的新型Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其梯度擴(kuò)展反向傳播(Back-propagation)學(xué)習(xí)算法,新模型由量子比特神經(jīng)元和經(jīng)典神經(jīng)元構(gòu)成.新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用量子映射層以確保來(lái)自上下文單元的局部反饋與隱藏層輸入之間的模式一致;通過(guò)量子比特神經(jīng)元輸出與相關(guān)量子門參數(shù)的修正互補(bǔ)關(guān)系以提高網(wǎng)絡(luò)更新動(dòng)力.新學(xué)習(xí)算法采用搜索然后收斂的策略自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率參數(shù)以提高網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度;通過(guò)將上下文單元的權(quán)值擴(kuò)展到隱藏層的權(quán)值矩陣,使其在與隱藏層權(quán)值同步更新過(guò)程中獲取時(shí)間序列的額外信息,從而提高網(wǎng)絡(luò)上下文單元輸出與隱藏層輸入之間的匹配程度.以峰值檢波為例的數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,在量子反向傳播學(xué)習(xí)過(guò)程中,量子門Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較快的學(xué)習(xí)速度和良好的泛化性能.
【作者單位】： 重慶大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;重慶大學(xué)軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 量子比特神經(jīng)元 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 梯度擴(kuò)展 反向傳播
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(60974090) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20100191110037)資助~~
【分類號(hào)】：TP183
【正文快照】： Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]是一種動(dòng)態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本質(zhì)上屬于單隱藏層前饋類型的網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)同Jordan提出的結(jié)構(gòu)[2]相似.它具有從隱藏層神經(jīng)元的輸出到網(wǎng)絡(luò)輸入的局部反饋連接,該反饋連接稱為上下文單元,這些單元的作用是在前時(shí)間步復(fù)制出隱藏層輸出信號(hào),以在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部提供一種機(jī)制來(lái)

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【共引文獻(xiàn)】

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9 范世s，

本文編號(hào)：691995