基于量子门线路的量子神经网络模型及算法

李盼池^1,2，宋考平¹，杨二龙¹

1. 东北石油大学石油与天然气工程博士后科研流动站2. 东北石油大学计算机与信息技术学院

摘 要：提出一种量子神经网络模型及算法.该模型为一组量子门线路.输入信息用量子位表示,经量子旋转门进行相位旋转后作为控制位,控制隐层量子位的翻转;隐层量子位经量子旋转门进行相位旋转后作为控制位,控制输出层量子位的翻转.以输出层量子位中激发态的概率幅作为网络输出,基于梯度下降法构造了该模型的学习算法.仿真结果表明,该模型及算法在收敛能力和鲁棒性方面均优于普通BP网络.

关键词：量子计算;量子旋转门;受控非门;量子线路;量子神经网络;