責任編輯：zsheng | 2018-11-23 17:08:45 本文摘自：科技新報
意大利 University of Pavia 的研究團隊稍早在 ArXiv 公開研究論文，題目為“于實際的量子處理器應用的人工神經網絡”。他們開發的單層人工神經網絡(ANN)可在量子計算機運作，雖然目前仍是相當基本的系統，但也是制作更復雜系統的基礎。
之前有人嘗試過在量子計算機建立傳感器，以一個量子位元為網絡神經元，不過這方式相當麻煩，效能也不能達到可用程度。這次研究特別之處，就是使用另一個方式實現量子神經網絡，把2量子位元的傳感器版本放在IBM Q云端量子運算系統，并成功運行，做圖像分類工作。
研究人員表示，新算式能使用2量子位元達到分類4位元字符串的效果，分類16位元字符串也只需要4量子位元。
有了這技術為基礎，研究人員就可結合量子運算及人工智能技術，制作出目前未能做到的復雜運算，對未來開發更深入的應用有重要幫助。
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責任編輯：zsheng | 2018-11-23 17:08:45 本文摘自：科技新報
意大利 University of Pavia 的研究團隊稍早在 ArXiv 公開研究論文，題目為“于實際的量子處理器應用的人工神經網絡”。他們開發的單層人工神經網絡(ANN)可在量子計算機運作，雖然目前仍是相當基本的系統，但也是制作更復雜系統的基礎。
之前有人嘗試過在量子計算機建立傳感器，以一個量子位元為網絡神經元，不過這方式相當麻煩，效能也不能達到可用程度。這次研究特別之處，就是使用另一個方式實現量子神經網絡，把2量子位元的傳感器版本放在IBM Q云端量子運算系統，并成功運行，做圖像分類工作。
研究人員表示，新算式能使用2量子位元達到分類4位元字符串的效果，分類16位元字符串也只需要4量子位元。
有了這技術為基礎，研究人員就可結合量子運算及人工智能技術，制作出目前未能做到的復雜運算，對未來開發更深入的應用有重要幫助。
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