一种软量子神经网络系统及模式识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种软量子神经网络系统及模式识别方法，该系统包括：包含多个软量子神经元的输入层和输出层；量子态输入单元，将经典数据编码制备得到量子比特集，据此初始化输入层软量子神经元的状态；量子态测量单元，对软量子神经元的量子态进行测量；第一操作单元，根据测量结果对有连接的软量子神经元之间定向地执行受控操作；第二操作单元，对连接有上一层的软量子神经元在经过所有受控操作后执行演化操作；优化单元，比较输出层的测量结果与经典数据的标签输出值的差异，并进行优化直至差异在预设范围内。本发明在实现上易于扩展、易于实现，更具有鲁棒性，对含噪声的量子演化和测量具有高度容错性。
基本信息
专利标题 ：
一种软量子神经网络系统及模式识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114519430A
申请号 ：
CN202210413229.2
公开（公告）日 ：
2022-05-20
申请日 ：
2022-04-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
尹华磊周民罡刘志平富尧徐同恺陈增兵
申请人 ：
南京大学;矩阵时光数字科技有限公司
申请人地址 ：
江苏省南京市鼓楼区汉口路22号
代理机构 ：
南京华讯知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
仝东凤
优先权 ：
CN202210413229.2
主分类号 ：
G06N10/20
IPC分类号 ：
G06N10/20 G06N10/60 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 10/20
申请日 : 20220420
申请日 : 20220420
2022-05-20 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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