【摘 要】
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为提高神经网络的逼近能力，提出一种各维输入为离散序列的量子神经网络模型及算法．该模型为3层结构，隐层为量子神经元，输出层为普通神经元．量子神经元由量子旋转门和多位受控非门
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318
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为提高神经网络的逼近能力，提出一种各维输入为离散序列的量子神经网络模型及算法．该模型为3层结构，隐层为量子神经元，输出层为普通神经元．量子神经元由量子旋转门和多位受控非门组成，利用多位受控非门中目标量子位的输出向输入端的反馈，实现对输入序列的整体记忆，利用受控非门输出中多位量子比特的纠缠获得量子神经元的输出．基于量子计算理论设计该模型的学习算法．该模型可从宽度和深度两方面获取输入序列的特征．仿真结果表明，当输入节点数和序列长度满足一定关系时，该模型明显优于普通神经网络．
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