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量子神经计算与逻辑电路设计及相应算法研究

2011年 基础理论
  • 成果简介
针对传统神经计算记忆容量有限、数据处理速度慢及易发生灾变性失忆等缺点，并且为了克服由量子不可克隆原理所导致的量子模式复制与存储的困难和提高多模式搜索速度，应用存储矩阵元素基于概率分布的权值矩阵确定方法，建立多模式并存的量子神经计算模型，使得该模型的存储容量或记忆容量提高到神经元个数的2的n次方倍。此外，采用基于树结构的量子多模式存储新方法，创造性地运用量子线性叠加特性，通过优化树结构设计量...
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