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具有非线性搜索算法的量子联想神经网络。 (英语) Zbl 1243.81062号

摘要:在分析量子线性叠加特性的基础上,为了克服文丘拉提出的现有量子联想存储器的复杂性,本文提出了一种新的乘模式存储方法,即用二进制决策图构造量子阵列。此外,非线性搜索算法的采用提高了该模型的模式回忆速度,该模型具有乘法模式,时间复杂度为(O({log_{2}}^{2^{n-t}})=O(n-t),其中n是量子比特的个数,而(t)是(t)量子比特的量子信息。案例分析结果表明,本文提出的基于量子学习的联想神经网络模型在避免额外的量子比特或异常初始算子、存储模式和提高回忆速度等方面均优于其他研究者的同类模型并进行了优化。

MSC公司:

81页68 量子计算
82立方32 神经网络在含时统计力学问题中的应用
68页第10页 搜索和排序
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
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