Neural networks have achieved impressive breakthroughs in both industry and academia. How to effectively develop neural networks on quantum computing devices is a challenging open problem. Here, we propose a new quantum neural network model for quantum neural computing using (classically-controlled) single-qubit operations and measurements on real-world quantum systems with naturally occurring environment-induced decoherence, which greatly reduces the difficulties of physical implementations. Our model circumvents the problem that the state-space size grows exponentially with the number of neurons, thereby greatly reducing memory requirements and allowing for fast optimization with traditional optimization algorithms. We benchmark our model for handwritten digit recognition and other nonlinear classification tasks. The results show that our model has an amazing nonlinear classification ability and robustness to noise. Furthermore, our model allows quantum computing to be applied in a wider context and inspires the earlier development of a quantum neural computer than standard quantum computers.


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神经计算(Neural Computation)期刊传播在理论、建模、计算方面的重要的多学科的研究,在神经科学统计和建设神经启发信息处理系统。这个领域吸引了心理学家、物理学家、计算机科学家、神经科学家和人工智能研究人员,他们致力于研究感知、情感、认知和行为背后的神经系统,以及具有类似能力的人工神经系统。由BRAIN Initiative开发的强大的新实验技术将产生大量复杂的数据集,严谨的统计分析和理论洞察力对于理解这些数据的含义至关重要。及时的、简短的交流、完整的研究文章以及对该领域进展的评论,涵盖了神经计算的所有方面。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/neco/
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