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申请/专利权人:安徽大学
摘要:本发明公开一种基于变分量子电路的忆阻器神经形态计算优化方法,属于量子计算技术领域;计算优化方法包括:收集分类好的图像数据;对图像数据进行预处理;基于Alexnet模型,将Alexnet模型的最后两层全连接层换成量子变分模块,并在量子电路的前后各添加一个忆阻器全连接层,得到量子经典混合模型;将Alexnet的权重参数导入量子经典混合模型,处理好的图像数据导入量子经典混合模型进行训练,提取得到前、后忆阻器全连接层的权重参数、偏置参数以及输入信号;将提取权重参数、偏置参数以及输入信号映射到忆阻器阵列之中,用忆阻器阵列进对神经网络进行推理,得到最终结果;不仅提高了计算效率,也降低了能耗,为未来的智能计算设备提供了新的可能性。
主权项:1.一种基于变分量子电路的忆阻器神经形态计算优化方法,其特征在于,包括以下步骤:收集分类好的图像数据;对图像数据进行预处理;基于Alexnet模型,将Alexnet模型的最后两层全连接层换成量子变分模块,并在量子电路的前后各添加一个忆阻器全连接层,得到量子经典混合模型;将Alexnet的权重参数导入量子经典混合模型,处理好的图像数据导入量子经典混合模型进行训练,提取得到前、后忆阻器全连接层的权重参数、偏置参数以及输入信号;将提取权重参数、偏置参数以及输入信号映射到忆阻器阵列之中,用忆阻器阵列进对神经网络进行推理,得到最终结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 安徽大学 一种基于变分量子电路的忆阻器神经形态计算优化方法
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