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Quantum Information Processing

Can quantum genetic algorithm really improve quantum backpropagation neural network?

  • 01.03.2023
Erschienen in:
Verfasst von
Il-Hyang Choe
Gwang-Jin Kim
Nam-Chol Kim
Myong-Chol Ko
Ju-Song Ryom
Ryong-Min Han
Tae-Gyong Han
Il Han
Erschienen in
Quantum Information Processing | Ausgabe 3/2023

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Abstract

Der Artikel untersucht das Potenzial quantengenetischer Algorithmen (QGA) zur Verbesserung neuronaler Netzwerke (QBP). Zunächst werden die Fortschritte in neuronalen Netzwerken und die Integration der Quantenmechanik zur Verbesserung ihrer Eigenschaften diskutiert. Anschließend stellen die Autoren QGA und seine Anwendung bei der Optimierung von QBP-Parametern vor und konzentrieren sich dabei auf Netzwerkgewichte. Im Gegensatz zu früheren Studien stellt dieser Artikel ein faires Vergleichsexperiment mit MATLAB dar, das die Überlegenheit des vorgeschlagenen Algorithmus in Bezug auf numerische Funktionsannäherung und XOR-Probleme demonstriert. Die Forschung unterstreicht die Vorteile von Quantenkreuzung, Quantenmutation und Elitentheorie bei der Erreichung einer schnelleren und stabileren Konvergenz. Der Artikel schließt mit der Betonung der Effizienz des verbesserten QBP-Algorithmus und schlägt zukünftige Studien zur Anwendung von QGA auf andere quantenneuronale Netzwerke vor.
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Titel
Can quantum genetic algorithm really improve quantum backpropagation neural network?
Verfasst von
Il-Hyang Choe
Gwang-Jin Kim
Nam-Chol Kim
Myong-Chol Ko
Ju-Song Ryom
Ryong-Min Han
Tae-Gyong Han
Il Han
Publikationsdatum
01.03.2023
Verlag
Springer US
Erschienen in
Quantum Information Processing / Ausgabe 3/2023
Print ISSN: 1570-0755
Elektronische ISSN: 1573-1332
DOI
https://doi.org/10.1007/s11128-023-03858-w
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