Anwendung neuronaler Netze auf Quanten-Neuronale Netze

Quantenneurales Netzwerk ist ein neues Feld, das klassisches neuronales Computing und Quantencomputing kombiniert. Es basiert auf der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns, das Informationen über miteinander verbundene „Neuronen“ verarbeitet. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen sind quanten-neuronale Netze in der Regel hybride Systeme, die klassische Vorverarbeitungsnetze, Quantennetze und klassische Nachverarbeitungsalgorithmen umfassen. Diese Kombination kann die Vorteile des Quantencomputings, wie etwa paralleles Computing und Quantenzustandsüberlagerung, voll ausnutzen und dadurch die Recheneffizienz und -leistung verbessern. Durch die Kombination von klassischem und Quantencomputing verfügen Quanten-Neuronale Netze über ein großes Potenzial zur Lösung komplexer Probleme und zur Optimierung von Aufgaben.

Das Konzept der neuronalen Quantennetze besteht darin, durch klassische Vorverarbeitungsschichten zu lernen, wie man Quantenschaltkreise anregt, um das richtige Qubit-Verhalten zu erzeugen. Typischerweise führt diese Anregung dazu, dass der Quantenzustand in Richtung 1 oder 0 tendiert, wenn ein gewichteter Durchschnitt berechnet wird, der die Aktionen des neuronalen Netzwerks kodiert. Durch den Verschränkungseffekt kann diese Rotation Abhängigkeiten von Entscheidungen einführen und dadurch die Komplexität der Entscheidungen erhöhen, die ein neuronales Netzwerk treffen kann. Dieser Ansatz kann die Flexibilität und Entscheidungsfähigkeit neuronaler Netze verbessern.

Mit einem Algorithmus zur gewichteten Durchschnittsmessung wandeln die verschränkten Zustände der Qubits jeden Zustand in eine binäre Darstellung um. Jede Binärzahl wird gewichtet, indem die Häufigkeit, mit der sie auftritt, multipliziert wird. Schließlich ergibt die Summierung über jeden Ausgabezustand einen gewichteten Durchschnitt der verschränkten Zustände und wandelt ihn in eine klassische Zahl um.

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