连续变量相干态量子神经网络模型的构建

发布时间：2017-12-04 17:40

  本文关键词：连续变量相干态量子神经网络模型的构建

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【摘要】：为了将功能强大的神经网络应用到连续变量量子信息处理中,需要建立连续变量的量子神经网络(QNN)模型。以相干态量子逻辑门为基元,基于QNN原理构建了由输入层、隐藏层和输出层组成的量子线路,实现了连续变量相干态量子神经网络(CSQNN)功能。模型通过多控CNOT门实现量子态操作,利用相位旋转门完成网络参数的学习训练。仿真结果表明在CSQNN辅助下,阻尼系数为0.5的振幅阻尼信道的量子隐形传态保真度显著提高,趋近1,说明提出的CSQNN模型能有效处理连续变量量子信息。
【作者单位】： 福州大学物理与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金,61177072~~
【分类号】：O413;TP183
【正文快照】： l引言 经典神经网络(CNN)具有良好的并行处理、容错性、自组织和自适应能力和联想等优点,广泛应用于许多科学领域。然而,随着当代通信信息容量和信息复杂度的不断增大,经典神经网络显露出了学习速度慢,容量有限,灾变性失忆等缺陷。这些缺陷促使了量子神经网络(QNN)的诞生。QN

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