Читать диссертация по информатике, вычислительной технике, телекоммуникациям: "Квантовые нейронные сети в процессах обучения и управления" Страница 1

(Назад) (Cкачать работу)

Министерство образования и науки Российской Федерации

Государственное образовательное учреждение Московской области

Международный университет природы, общества и человека «Дубна» Магистерская работа

Тема Квантовые нейронные сети в процессах обучения и управления Студента Афанасьева Ольга Александровна Аннотация Данная работа посвящена анализу квантовых нейронных сетей (КНС) и их практического применения.

Решение перечисленных задач тесно связано с разработкой методов квантового программирования и представляет теоретический и практический интерес для процессов проектирования робастного интеллектуального управления в условиях риска и непредвиденных ситуаций управления с учетом квантовых эффектов при формировании информационного процесса самоорганизации баз знаний.

Для осуществления целей изучена литература зарубежных авторов, рассмотрены примеры применения КНС в процессах управления.

Результатом работы является сравнительный анализ между классическими и квантовыми нейронами. Предлагаются новые квантовые операторы типа суперпозиции, квантовая корреляция и интерференция. КНС позволяет видеть пространство поиска и обучения, повысить точность и робастность процесса аппроксимации сигнала обучения.

Работа выполнена под научным руководством доктора физ.-мат. Наук, профессора С.В. Ульянова в Институте Системного Анализа и Управления Международного университета природы, общества и человека «Дубна». СодержаниеВведение

1. Постановка задачи

1.1 Цель

1.2 Исходные данные

1.3 Исследовательская составляющая

2. Научная составляющая

2.1 Архитектура Квантовых Нейронных Сетей

2.2 Почему интересны Квантовые Нейронные Сети

2.3 Квантовый нейрон

2.4 Построение Квантовой Нейронной Сети

2.5 Квантовые вычисления

2.6 Модели КНС

2.7 Квантовое состояние и его представление

3. Обучение КНС

3.1 Применение Квантовых Нейронных сетей. Смысл алгоритма обучения с учителем

3.2 Однослойный и многослойный персептроны

3.2.1 Однослойный персептрон. Обучение

3.2.2 Многослойный персептрон. Обучение многослойного персептрона

3.3 Алгоритм обратного распространения «Back Propagation»

3.4 Генетический алгоритм. Классическая задача комивояжа

4. Автоматическое управление объектами

4.1 Объект управления

4.2 Робототехника как направление Искусственного Интеллекта

4.2.1 Общая блок-схема робота

4.2.2 Концептуальная модель

4.2 Эффективное управление квантовым спиновым регистром. Криптография и квантовая телепортация

5. Практическая часть. Примеры Квантовых Нейронных сетей

5.1 Перевернутый маятник

5.2 Сжатие изображения

5.3 Кодирование алфавита

6 Инструментарий MATLAB NEURAL NETWORK TOOL. Сеть Кохонена

Заключение

Список литературы

Введение Сегодня, как и сто лет назад, несомненно, что мозг работает более эффективно и принципиально другим образом, чем любая вычислительная машина, созданная человеком. Именно этот факт в течение стольких лет побуждает и направляет работы ученых всего мира по созданию и исследованию искусственных нейронных сетей.

Искусственный Нейронные сети (ИНС) имеют некоторые привлекательные особенности как например параллельность распределенной обработки,

Похожие работы