양자 신경망에 신경망 적용

양자 신경망은 고전적인 신경 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅을 결합한 새로운 분야입니다. 이는 상호 연결된 "뉴런"을 통해 정보를 처리하는 인간 두뇌의 구조와 기능을 활용합니다. 기존 신경망과 달리 양자 신경망은 일반적으로 고전적인 전처리 네트워크, 양자 네트워크 및 고전적인 후처리 알고리즘을 포함하는 하이브리드입니다. 이 조합은 병렬 컴퓨팅, 양자 상태 중첩 등 양자 컴퓨팅을 최대한 활용하여 컴퓨팅 효율성과 성능을 향상시킬 수 있습니다. 고전 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅을 결합함으로써 양자 신경망은 복잡한 문제를 해결하고 작업을 최적화할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

양자 신경망의 개념은 올바른 큐비트 동작을 생성하기 위해 양자 회로를 자극하는 방법을 고전적인 전처리 계층을 통해 학습하는 것입니다. 일반적으로 이러한 자극으로 인해 가중 평균이 계산될 때 양자 상태가 1 또는 0에 가까워지는 경향이 생겨 신경망의 동작이 인코딩됩니다. 얽힘 효과를 통해 이러한 회전은 결정에 대한 종속성을 도입하여 신경망이 내릴 수 있는 결정의 복잡성을 증가시킬 수 있습니다. 이 접근 방식은 신경망의 유연성과 의사 결정 기능을 향상시킬 수 있습니다.

가중 평균 측정 알고리즘을 사용하여 큐비트의 얽힌 상태는 각 상태를 이진 표현으로 변환합니다. 각 이진수는 발생 빈도를 곱하여 가중치를 부여합니다. 마지막으로, 각 출력 상태를 합산하면 얽힌 상태의 가중 평균이 제공되고 이를 일반적인 숫자로 변환됩니다.

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