Most proposals for quantum neural n

Most proposals for quantum neural networks have skipped over the problem of how to train the networks. The mechanics of quantum computing are different enough from classical computing that the issue of training should be treated in detail. We propose a simple quantum neural network
and a training method for it. It can be shown that this algorithm works in quantum systems. Results on several real-world data sets show that this algorithm can train the proposed quantum neural networks, and that it has some advantages over classical learning algorithms.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อเสนอที่มากที่สุดสำหรับเครือข่ายประสาทควอนตัมได้ข้ามผ่านปัญหาของวิธีการฝึกอบรมเครือข่าย กลศาสตร์ควอนตัมคอมพิวเตอร์อย่างเพียงพอจากคลาสสิกคอมพิวเตอร์ที่ควรเป็นเรื่องของการฝึกอบรมในรายละเอียด เราเสนอเครือข่ายประสาทอย่างควอนตัมและวิธีการฝึกอบรมเรื่อง มันสามารถแสดงว่า อัลกอริทึมนี้ทำงานในระบบควอนตัม ผลลัพธ์ในหลายชุดข้อมูลจริงแสดงว่า อัลกอริทึมนี้สามารถฝึกเครือข่ายประสาทของควอนตัมที่เสนอ และที่มีข้อได้เปรียบกว่าเรียนคลาสสิกอัลกอริทึม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อเสนอที่มากที่สุดสำหรับเครือข่ายประสาทควอนตัมได้ข้ามผ่านปัญหาที่เกิดจากวิธีการฝึกอบรมเครือข่ายที่ กลศาสตร์ควอนตัมของคอมพิวเตอร์จะแตกต่างกันมากพอจากการคำนวณว่าปัญหาคลาสสิกของการฝึกอบรมควรได้รับการปฏิบัติในรายละเอียด
เราเสนอเครือข่ายประสาทควอนตัมที่เรียบง่ายและวิธีการฝึกอบรมสำหรับมัน ก็สามารถที่จะแสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมนี้ทำงานในระบบควอนตัม ผลกับข้อมูลจริงของโลกหลายชุดแสดงให้เห็นว่าขั้นตอนวิธีนี้สามารถฝึกอบรมเครือข่ายประสาทควอนตัมที่นำเสนอและมันมีข้อได้เปรียบบางกว่าขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่คลาสสิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อเสนอที่สุดสำหรับโครงข่ายประสาทเทียมควอนตัมได้ข้ามผ่านปัญหาของการรถไฟเครือข่าย กลศาสตร์ควอนตัมคอมพิวเตอร์จะแตกต่างกันพอจากคอมพิวเตอร์คลาสสิกว่าปัญหาของการฝึกอบรมควรปฏิบัติในรายละเอียด เราเสนอง่าย ๆโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมควอนตัม
และวิธีการฝึกมัน มันสามารถแสดงให้เห็นว่าวิธีนี้ทำงานในระบบควอนตัมผลลัพธ์บนโลกแห่งความจริงหลายชุดข้อมูลแสดงให้เห็นว่าวิธีนี้สามารถฝึกนำเสนอโครงข่ายประสาทเทียมควอนตัมและมันมีข้อดีกว่าแบบคลาสสิกอัลกอริทึม