量子ビットニューロンモデルによる階層型ネットワーク

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概要

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高度情報化社会の発展に伴い,大規模かつ高度な情報処理の需要が増加してきている.そのため,新しい計算論の創出や既存の計算論の枠組みを融合するなど,現在のノイマン型コンピュータを超える情報処理能力をもつ効率的な新しい計算原理を創出する研究が行われている.その一つとして,ニューロコンピューティングと量子計算を融合させた量子ニューロコンピューティングが注目されている.本論文では,量子ビットニューロンモデルに基づいて,実用上広く用いられている階層型ニューラルネットワークを構成した.そして4ビットパリティチェック問題と一般関数同定問題を取り上げて,従来型ニューロンモデルによる階層型ネットワークとの性能比較を行った.その結果,収束率,学習回数による学習性能図から,本提案モデルは従来型モデルよりも高い性能をもつことが明らかとなった.また,その要因についても考察を行った.
社団法人電子情報通信学会の論文
2002-04-01

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