一种酉权重量子感知机

摘要 通过将量子计算与经典感知机网络相结合,提出了一种基于酉权重的新型高效量子感知机算法.在算法过程中通过求解总的权重矩阵,并对其进行奇异值分解来保持其具有酉性.与其他人提出的量子感知机算法不同,本算法在非理想训练算例（超完备和欠完备）条件下,通过一次迭代训练学习可实现Hadamard门H、相位门S、受控非门CNOT、π/8门T这些基本量子门功能,这些基本量子门是构成任意量子门的标准集合,因此理论上该算法也能够实现任意量子门功能.最后,通过选择一个由多个基本量子门构成的组合门作为实例,以及随机选取一个训练集对算法的通用性进行了进一步验证