It is an open question what advanta

It is an open question what advantages a quantum neural network (QNN) would have over a classical network. It has been shown that QNNs should have roughly the same computational power as classical networks [7]. Other results have shown that QNNs may work best with some classical components as well as quantum components [2]. Quantum searches can be proven to be faster than comparable classical searches. We leverage this idea to propose a new training method for a simple QNN. This paper details such a network and how training could be done on it. Results from testing the algorithm on several real-world problems show that it works.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประโยชน์อะไรเครือข่ายประสาทควอนตัม (QNN) จะมีเครือข่ายคลาสสิกคำถามเปิดได้ มันได้ถูกแสดงว่า QNNs ควรมีประมาณพลังงานคำนวณเดียวกันเป็นเครือข่ายคลาสสิก [7] ผลลัพธ์อื่น ๆ ได้แสดงว่า QNNs อาจทำงานส่วนบางคอมโพเนนต์คลาสสิกเป็นควอนตัมคอมโพเนนต์ [2] สามารถพิสูจน์ค้นหาควอนตัมจะเร็วกว่าค้นหาคลาสสิกเทียบได้ เราใช้ประโยชน์จากความคิดนี้เสนอวิธีการฝึกอบรมใหม่ QNN ง่าย เอกสารนี้แสดงรายละเอียดเกี่ยวกับเครือข่าย และการฝึกอบรมทำการ ผลจากการทดสอบขั้นตอนวิธีในหลายปัญหาจริงแสดงว่า การทำงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มันเป็นคำถามที่เปิดสิ่งที่ได้เปรียบเครือข่ายประสาทควอนตัม (QNN) จะต้องผ่านเครือข่ายคลาสสิก มันได้รับการแสดงให้เห็นว่า QNNs ควรจะมีประมาณกำลังการคำนวณเช่นเดียวกับเครือข่ายคลาสสิก [7] ผลอื่น ๆ แสดงให้เห็นว่า QNNs อาจทำงานได้ดีที่สุดคลาสสิกที่มีส่วนประกอบบางอย่างเช่นเดียวกับชิ้นส่วนควอนตัม [2] ค้นหาควอนตัมสามารถพิสูจน์ได้จะเร็วกว่าการค้นหาที่คลาสสิกเทียบเคียง เราใช้ประโยชน์จากความคิดนี้จะเสนอวิธีการฝึกอบรมใหม่สำหรับ QNN ง่าย กระดาษนี้มีรายละเอียดดังกล่าวเครือข่ายและวิธีการฝึกอบรมสามารถทำได้เกี่ยวกับมัน ผลลัพธ์ที่ได้จากการทดสอบขั้นตอนวิธีการหลายต่อหลายปัญหาที่แท้จริงของโลกแสดงให้เห็นว่าการทำงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มันเป็นเปิดคำถามประโยชน์อะไรทางโครงข่ายประสาทเทียม ( qnn ) จะต้องผ่านเครือข่ายคลาสสิก มันได้ถูกแสดงว่า qnns น่าจะประมาณเดียวกัน การคำนวณพลังเครือข่ายคลาสสิก [ 7 ] ผลอื่น ๆได้แสดงให้เห็นว่า qnns อาจทำงานที่ดีที่สุดกับบางคลาสสิกส่วนประกอบ รวมทั้งปริมาณส่วนประกอบ [ 2 ]ค้นหาควอนตัมสามารถพิสูจน์จะเร็วกว่าการค้นหาคลาสสิกเทียบเท่า เราใช้ประโยชน์จากความคิดนี้เสนอวิธีการฝึกอบรมใหม่สำหรับ qnn อย่างง่าย กระดาษรายละเอียด เช่นเครือข่ายและวิธีการฝึกอบรมอาจจะทำมัน ผลจากการทดสอบโดยวิธีปัญหาโลกแห่งความจริงหลายแสดง ว่ามันได้ผล