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
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2023-12-19 15:24:33
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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
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2023-11-21 14:47:13
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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
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2024-01-12 21:34:14
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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
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2024-01-14 18:03:55
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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
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2024-01-11 06:08:06
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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
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2024-01-02 12:15:06
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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
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2023-12-11 14:48:39
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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，
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2024-01-16 15:08:16
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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==
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2023-10-20 21:00:00
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# 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
原创
2024-03-20 05:54:07
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（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
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2023-08-18 21:35:45
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卷积神经网络中所有的层结构都可以通过 nn这个包调用。1.卷积层nn.Conv2d（）卷积在 pytorch 中有两种方式，一种是torch.nn.Conv2d()，一种是 torch.nn.functional.conv2d()，这两种形式本质都是使用一个卷积操作。 这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的，首先需要输入是一个 torch.autograd.Variable() 的类型，大小是
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2023-08-01 17:14:59
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目录一、神经网络基本骨架搭建nn.modulenn.Module的使用二、神经网络中一些神经结构的使用1. Convolution Layers 卷积层（1） 卷积操作示例（2） 用代码验证上述卷积操作的正确性（使用F.conv2d）（3） 卷积层nn.Conv2d的使用（4） 理解卷积层nn.Conv2d的各个参数（5） torch.nn.conv2d和torch.nn.functional.
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2023-08-31 09:35:00
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文章目录前言一、使用numpy完成神经网络二、使用tensor完成神经网络三、pytorch的自动求导四、补充说明总结 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、使用numpy
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2023-09-26 05:32:13
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小白一枚最近接触了pytorch框架，细读了pytorch之实战计算机视觉，唐进民一书，这里做个笔记，希望能好好学习一下这个框架。1.手动计算梯度 一个batch（批次）的数据从输入到输出的完整过程是：先输入100个具有1000个特征的数据x，经过隐藏层后变成了100个具有100个特征的数据，再经过输出层输出100个具有10个分类结果值的数据y，在得到结果后计算损失并反向传播，这样就完成了一次训
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2023-08-19 17:42:20
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目录1.写在前面2.建立数据集3.建立神经网络4.训练网络5.可视化训练过程1.写在前面 上篇博客我们详细介绍了PyTorch在解决回归问题上，主要的解决方法步骤。在日常任务中，除了回归任务，另外一个比较常见的就是分类的任务。这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类。2.建立数据集 &
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2023-12-07 03:28:42
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在pytoch中使用torch.nn命名空间提供了你需要建立自己的神经网络的基石。在PyTorch每个模块的子类nn.Module。神经网络是一个模块本身，由其他模块（层）组成。导入你所需要的模块假设构建一个网络模型如下：卷积层--》Relu层--》池化层--》全连接层--》Relu层--》全连接层
import os
import torch
from torch import nn
fro
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2023-10-09 00:01:04
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文章目录前言一、问题描述二、官方代码三、代码讲解1.参数初始化2.torch.nn2.1torch.nn.Relu和torch.nn.Linear2.2 神经网络参数的初始化3 Sequential4.nn中的损失函数5. 梯度清零6. 参数更新总结 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。一、问题描述 此次需要构建的神经网络其实和前
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2023-09-06 17:57:23
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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
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2024-01-26 07:18:51
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两类数据点。均值为2，方差为1正态分布100个随机点。标记为蓝色。均值为-2，方差为1正太分布100个随机点，标记为黄色。数据集制作如下利用神经网络网络进行分类结果如下 ： 代码如下 pytorch1.6+python3.6import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import
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2024-04-02 14:59:05
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