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基于相位变化的非二元人工神经元在量子计算机上的实现
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内容提要
本研究提出了一种新算法，解决了人工量子神经元模型仅能处理离散值的问题，使其能够处理连续值。模拟结果表明，该模型在量子计算机上有效运行，为人工神经网络的实施提供了新方向。
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关键要点
- 本研究提出了一种新算法，解决了人工量子神经元模型仅能处理离散值的问题。
- 新算法能够处理连续值，通过复杂数的相位变化实现非二元神经元模型。
- 模拟结果表明，该模型在量子计算机上有效运行。
- 该研究为在近端量子设备上高效实施人工神经网络提供了新的方向。
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