应用于面部表情识别的量子前馈神经网络构造方法
基本信息
申请号 | CN202110287085.6 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN113128665A | 公开(公告)日 | 2021-07-16 |
申请公布号 | CN113128665A | 申请公布日 | 2021-07-16 |
分类号 | G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06N10/00(2019.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 李校林;温力航;董昊;翁小莉 | 申请(专利权)人 | 重庆信科设计有限公司 |
代理机构 | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 | 代理人 | 陈栋梁 |
地址 | 400065重庆市南岸区南山街道崇文路2号 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明请求保护一种应用于面部表情识别的量子前馈神经网络构造方法,属于量子机器学习领域,首先构造了量子神经元的基本结构,然后将该神经元模型组建相应的量子前馈神经网络模型,该模型的输入层、输出层及中间隐层都由量子态的形式表示,使其在计算的过程中可以利用量子计算的一些特有性质提高其学习能力,最后将改进的量子搜索算法作为该网络模型的学习算法。本发明构造的量子前馈神经网络模型通过量子叠加性可以极大的节约数据存储资源,且通过量子并行性可以同时对数据集多个样本进行并行计算从而提高训练速率,相较于经典搜索算法其本身就具有平方级加速的能力,所以作为该量子前馈神经网络的算法则会在神经网络的训练上更有优势。 |
