Neurônio artificial não-binário com variação de fase implementado em um computador quântico
DOI:
https://doi.org/10.5902/2179460X69281Palavras-chave:
Computação quântica, Mecânica quântica, Rede neural artificial, Neurônio sigmoide, Gradiente descendenteResumo
O primeiros neurônios artificiais quânticos seguiram um caminho similar aos modelos clássicos, envolvendo apenas estados discretos. Neste artigo, introduzimos um algoritmo que generaliza o modelo binário, manipulando a fase de números complexos. Propomos, testamos e implementamos um modelo de neurônio que envolve valores contínuos em um computador quântico. Através de simulações, demonstramos que nosso modelo funciona em um esquema híbrido utilizando o gradiente descendente como algoritmo de aprendizado. Esse trabalho representa um novo passo na direção da avaliação do uso de redes neurais implementadas eficientemente em dispositivos quânticos de curto-prazo.
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