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arxiv：2009.13264v1 [Quant-ph] 2020年9月23日

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arxiv：2009.13264v1 [Quant-ph] 2020年9月23日

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摘要。在本文中，我们提出了一种基于量子感知的多层神经网络的无梯度方法。在这里，我们偏离了古典感知和量子位上的元素操作，即QUBITS，以根据量子感知来提出问题。然后，我们利用可衡量的操作员以与马尔可夫流程一致的方式来解除网络的状态。这产生了与量子力学一致的Diracvon Neumann配方。此外，此处介绍的公式的优点是具有没有网络中层数的计算效率。这与Quantum Computing的自然效率相结合，可能意味着效率的显着改善，对于深网的效率很大。最后，但并非最不重要的一点是，这里的发展本质上是相当普遍的，因为此处介绍的方法也可以用于在常规计算机上实施的量子启发的神经网络。

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