Application des réseaux de neurones aux réseaux de neurones quantiques

Les réseaux neuronaux quantiques sont un nouveau domaine qui combine l'informatique neuronale classique et l'informatique quantique. Il s'appuie sur la structure et le fonctionnement du cerveau humain, qui traite les informations via des « neurones » interconnectés. Différent des réseaux de neurones traditionnels, les réseaux de neurones quantiques sont généralement hybrides, comprenant des réseaux de prétraitement classiques, des réseaux quantiques et des algorithmes de post-traitement classiques. Cette combinaison permet d'exploiter pleinement les avantages de l'informatique quantique, tels que le calcul parallèle et la superposition d'états quantiques, améliorant ainsi l'efficacité et les performances du calcul. En combinant l'informatique classique et quantique, les réseaux de neurones quantiques ont un grand potentiel pour résoudre des problèmes complexes et optimiser les tâches.

Le concept des réseaux de neurones quantiques est d'apprendre, grâce aux couches de prétraitement classiques, comment exciter les circuits quantiques pour produire le comportement correct des qubits. Généralement, cette excitation fait tendre l’état quantique vers 1 ou 0 lorsqu’une moyenne pondérée est calculée, codant les actions du réseau neuronal. Grâce à l’effet d’intrication, cette rotation peut introduire des dépendances aux décisions, augmentant ainsi la complexité des décisions qu’un réseau neuronal peut prendre. Cette approche peut améliorer la flexibilité et les capacités de prise de décision des réseaux de neurones.

À l'aide d'un algorithme de mesure de moyenne pondérée, les états intriqués des qubits convertissent chaque état en une représentation binaire. Chaque nombre binaire est pondéré en multipliant la fréquence à laquelle ils apparaissent. Enfin, la somme de chaque état de sortie donne une moyenne pondérée des états intriqués et la convertit en un nombre classique.

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