本文關(guān)鍵詞：連續(xù)變量相干態(tài)量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

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【摘要】：為了將功能強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到連續(xù)變量量子信息處理中,需要建立連續(xù)變量的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(QNN)模型。以相干態(tài)量子邏輯門為基元,基于QNN原理構(gòu)建了由輸入層、隱藏層和輸出層組成的量子線路,實現(xiàn)了連續(xù)變量相干態(tài)量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CSQNN)功能。模型通過多控CNOT門實現(xiàn)量子態(tài)操作,利用相位旋轉(zhuǎn)門完成網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練。仿真結(jié)果表明在CSQNN輔助下,阻尼系數(shù)為0.5的振幅阻尼信道的量子隱形傳態(tài)保真度顯著提高,趨近1,說明提出的CSQNN模型能有效處理連續(xù)變量量子信息。
【作者單位】： 福州大學(xué)物理與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金,61177072~~
【分類號】：O413;TP183
【正文快照】： l引言 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)具有良好的并行處理、容錯性、自組織和自適應(yīng)能力和聯(lián)想等優(yōu)點,廣泛應(yīng)用于許多科學(xué)領(lǐng)域。然而,隨著當(dāng)代通信信息容量和信息復(fù)雜度的不斷增大,經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯露出了學(xué)習(xí)速度慢,容量有限,災(zāi)變性失憶等缺陷。這些缺陷促使了量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(QNN)的誕生。QN

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本文編號：1251817