近日，网络安全标准技术与应用高峰论坛在北京召开。此次会议对推动网络安全国家标准、促进云计算、移动互联网新技术的安全应用、加强信息安全产业合作起到重要的助推作用。近年来，随着网络通信安全不断受到各国重视，发展壮大网络信息安全产业成为衡量各国网络安全综合实力的重要标准。作为新一代通信技术，量子通信基于量子信息传输的高效和安全性，有望成为各国未来高技术竞争焦点之一。量子信息是一种全新的信息方式，利用量子
AI+量子：AI神经网络模拟量子系统，解决算法问题随着量子研究地深入，越来越多的应用场景都加入了量子。近日，科学家利用基于神经网络的新算法，模拟量子系统的“稳态”。这一研究大获成功，降低了计算复杂度和算力需求的同时，也为解决量子科学和信息领域打下了基础。 而AI神经网络新算法要依靠高速运算。由于太赫兹光波具有每秒几万亿次频率周期的光波，能够在短时间内发射。所以，这种光波可以用来控制超导
神经网络算法原理4.2.1概述人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的。1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等。神经网络技术在众
文章目录论文概论公式分析网络中的数据形式网络的训练数据网络的输入和输出网络的前向传播网络的损失函数网络的反向传播代码实现 论文概论 这片论文对比经典的神经网络，提出了一种全新的量子神经网络，包括量子感知器(类似经典深度学习中的神经元)，神经网络的损失函数(以量子保真度模拟)，还有基于前两者的量子神经网络前馈算法和反向传播算法。 该网络的输入和输出都是量子态，论文里用生成的量子态对网络模型进行
量子神经网络（Quantum neural networks, QNN）及其变体量子卷积神经网络（Quantum convolutional networks, QCNN），在内存和速度方面都有着高效的优势，能将经典向量由n维编码到log2^n个量子位，同时量子具有多个状态进行并行叠加运算。 这里给出一个经典结构的量子神经网络模型，如下图所示： 结构类似一个全连接神经网络，特征映射当作输入层进行量
前言 毕业设计对于每个学生而言都是一种十分痛苦的渡劫仪式，尤其是当你拿到的是完全陌生的毕业设计的时候，内心无疑有各种王尼玛从心中飘过。我在这里聊聊我在完成毕设的过程中得到的一些经验教训。因为我的毕业设计主题是卷积神经网络，所以在这里我的话题也仅仅局限于卷积神经网络这方面的内容。准备篇 先介绍我的毕业设计，我
作者：曾毅研究团队 |封面：Mario De Meyer排版：光影以深度神经网络为代表的现代人工智能模型在识别图像、语音、文字等模式信息任务取得优异表现。然而，生物大脑具有处理复杂多变的环境信息的能力，这一点是当下人工智能模型所欠缺的。生物大脑的高效性源于多个方面，大脑神经元的种类，数量以及连接的复杂性都是重要因素。此外，神经元发放的脉冲序列所具有的时间维度信息，大脑中可能存在的量子信息
背景量子网络将使通信任务的实现与目前已知的通信网络相比具有质的优势。虽然预计小规模量子网络的首次演示将在近期内进行，但仍存在许多挑战。为了比较不同的解决方案，优化参数空间，并为实验提供信息，有必要评估具体量子网络场景的性能。评估量子网络性能的最先进的工具是必要的。文献【1】从信息理论基准、分析工具和模拟三个不同的角度展示了它们。[1] Azuma, Koji, et al. “Tools for
传统神经网络和卷积神经网络1、神经网络分类2、传统神经网络层次结构3、**卷积**神经网络的层次结构及其作用3.1其他特点 1、神经网络分类根据矩阵运算划分卷积神经网络：点积矩阵卷积运算（多维）；卷积神经层由多个特征面构成，每一个特征面则是由很多个神经元构成。核代表参数w传统神经网络：叉积矩阵乘法运算（一维）；每层由排成一列的神经元构成；神经元：每个神经元代表矩阵的一个列向量Xi，神经元连线代表
量子神经网络是基于量子力学原理的计算神经网络模型。1995年，Subhash Kak 和 Ron Chrisley 独立发表了关于量子神经计算的第一个想法，他们致力于量子思维理论，认为量子效应在认知功能中起作用。然而，量子神经网络的典型研究涉及将经典的人工神经网络模型（在机器学习中广泛用于模式识别的重要任务）与量子信息的优势相结合，以发展更高效的算法。这些研究的一个重要动机是经典神经网络难以训练，
1. 算法思想 神经网络可分为两个过程，前向传播和反向传播过程。前向传播是对线性结果的非线性转化，获得映射关系，此非线性映射关系可依据层数的增加而累加；反向传播是对前向传播结果的误差进行修正，依据各种类型的梯度下降算法更新梯度，使得前向传播的结果能更接近真实值。2. 优点a. 由于其非线性映射能力，所以处理非线性的数据集；b.&nbs
MindSpore Quantum 量子计算编程与实践：轻松上手量子卷积神经网络在本文中，我们将介绍一些量子信息的基础知识 和 MindQuantum 量子计算框架的基本用法，最后基于 MindQuantum 0.7.0 搭建量子卷积神经网络，以实现对 MINIST 手写字体的识别任务。基础知识安装 MindQuantum 0.7.0 版本并导入!pip install mindquantum==
常用的神经网络模型卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它包括卷积层（Convolutional layer）和池化层（pooling layer）。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络，这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。LSTM（Long Shor
转载
2023-08-04 11:19:08
915阅读
深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
用算法来预测下表的结果：InputOutput0 0 101 1 111 0 110 1 10上表就相当于是训练数据，Output相当于标签(Label)。import numpy as np
def nonlin(x, deriv=False):
if True == deriv:
return x*(1-x)
return 1 / (1 + np.exp(-x
转载
2023-08-31 21:09:56
71阅读
模型加速与分类方法Low-RankPruningQuantizationKnowledge DistillationCompact Network DesignLow-RankSVDCP DecompositionTucker decompositionTensor Train DecompositionBlock Term Decomposition深度网络加速和压缩的第一种方法是Low-Ran
# 卷积神经网络相较于传统神经网络的优点
## 引言
神经网络是一种由神经元和它们之间的连接组成的人工智能模型，用于学习和模拟人脑的工作方式。传统神经网络在处理图像、语音和文本等数据时取得了显著的成果，但却面临一些限制。而卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）则是一种针对图像和计算机视觉任务设计的特殊神经网络。相较于传统神经网络，卷积神经网络具有更好
原创
2023-08-29 08:06:04
1174阅读
1、前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP
转载
2023-07-05 22:48:02
157阅读
# 量子算法优化神经网络
## 引言
随着人工智能技术的不断发展，神经网络已经成为了很多领域中的重要工具。然而，神经网络的训练过程通常需要大量的计算资源和时间。为了提高神经网络的训练效率，研究人员开始探索利用量子算法来优化神经网络。
量子算法是利用量子计算的特性来加速计算过程的算法。与经典计算相比，量子计算可以处理更多的数据，并且在某些情况下可以实现指数级的加速。结合量子算法和神经网络可以提
（图片来源：网络）近日，以色列量子计算公司Quantum Machines、法国量子计算初创公司Alice&Bob和马克斯·普朗克光科学研究所联合宣布，正式启动为期3年的项目“ARTEMIS”，旨在开发一种基于神经网络的全新量子控制方法(实时神经网络的量子控制器)，并将其商业化。该研究团队认为，神经网络有望提高量子处理器的准确性和性能，并大大减少对经典控制资源的需求，这将解决量子计算的两个
转载
2023-08-18 21:35:45
34阅读
