基于Tanh多层函数的量子神经网络算法及其应用的研究
对Tanh函数法的推广及其在非线性方程中的应用
对Tanh函数法的推广及其在非线性方程中的应用罗琳;徐国进【期刊名称】《湖北工程学院学报》【年(卷),期】2004(024)003【摘要】为了得到非线性偏微方程的行波解,提出了一种推广的tanh函数法.这种方法的主要思想是充分利用涉及两个参变量的广义Riccati方程,用它的解去代替tanh函数解,并且能从参数的符号准确地判断出行波解的类型和个数.%An extended tanh-function method is proposed for constructing multiple traveling wave solutions of nonlinear partial differential equations in a unified way. The key idea of this method is to take full advantage of a generalized Riccati equation involving two parameters and use its solutions to replace the tanh function in the tanh-function method. It is quite interesting that the sign of the parameters can be used to exactly judge the numbers and types of these traveling wave solutions.【总页数】5页(P58-62)【作者】罗琳;徐国进【作者单位】孝感学院,数学系,湖北,孝感,432000;孝感学院,数学系,湖北,孝感,432000【正文语种】中文【中图分类】O175.23【相关文献】1.利用推广的Tanh函数法求解两个非线性发展方程 [J], 刘雪梅;接贤2.推广的Tanh-函数法及其应用 [J], 徐振民;李柱3.Tanh函数法的推广及应用 [J], 夏鸿鸣;何万生;温志贤4.tanh函数法及其在Joseph-Egri方程中的推广和应用 [J], 李萍;白羽5.tanh函数法及其在Joseph-Egri方程中的推广和应用 [J], 李萍;白羽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
神经网络中激活函数tanh的正则化
间互不影响,所以(
3)式有闭式解 .
L
xk +1=a
rgmi
n
x 2
(
4)
对于上述优化问题,需要运用软阈值函数求解,即对于优化问题:
argmi
n | x -z | +| x |1
22
x
其解为 pr
oxu z =s
ign z max z -u,
产生稀疏解 .而 L1 正则化将待估参数 x 的先验分布 约 束 为 拉 普 拉 斯 分 布,从 而 使 模 型 具 有 稀 疏 解,进 而
控制模型的过拟合问题,但是若 L1 范数较大,最终可能会影响模型的预测性能 .而为了克服不同范数正
则项的缺点,可以引入弹性网正则化,也就是将 L1 范数和 L2 范数的和作为一个正则项 .
对于神经网络,
Rume
l
ha
r
t等人发现了 BP 算法,解决了多层神经网络隐藏层连接权学习问题,它的基
本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,使网络的实际输出值和 期 望 输 出 值 的 误 差 均 方 差 为 最 小 [1].张
雨浓等人结合伪逆直接计算得到神经元之间最优权值的方法,提出了一种双阶 自 动 搜 索 与 确 定 最 优 网 络
i
i
d 函 数 的 配 合 能 够 有 效 改 善 BP
gmo
算法迭代速度慢的问题 .
1.
2 t
anh 激活函数
双曲正切函数t
anh 实际上 s
i
i
d 函数的变形,其数学表达式为:
gmo
1-e
s
igmo
基于神经网络的可逆和量子计算研究进展及应用展望
基于神经网络的可逆和量子计算研究进展及应用展望近年来，随着计算机科学与量子力学的结合，量子计算逐渐成为了一个备受关注的研究领域。
神经网络作为一种优秀的数据处理算法，也被广泛应用于各种计算机科学领域之中，包括量子计算。
在这篇文章中，我们将探讨基于神经网络的可逆和量子计算的研究进展，以及它们未来的应用展望。
一、可逆计算和神经网络可逆计算（Reversible computing）是指一种特殊的计算方式，在该计算方式下，计算机的每一个操作均可逆转。
这种计算方式可以极大地降低计算机的能量消耗，并且可以使得计算机进行的计算更加高效。
传统的计算机计算方式是非可逆计算，也就是说由于信息的丢失，计算结果难以还原。
而可逆计算恰能避免这个问题。
神经网络（Neural Network）是指模仿人脑神经元之间的连接模式进行计算和分析的一种算法。
在神经网络上进行的计算是可逆的，也就是说，每一次计算操作都会产生对应的反向操作，可以使得计算结果可逆转。
因此，基于神经网络的可逆计算算法逐渐成为了研究的热点。
二、量子计算和可逆计算量子计算（Quantum Computing）是基于量子力学原理，利用量子比特的叠加和纠缠等特性进行信息处理和计算的一种计算方式。
相较于传统的计算机，量子计算机可以更加高效地解决某些问题，如因子分解等。
在量子计算中，也需要使用可逆计算来保证计算的高效性。
传统的可逆计算主要通过布尔函数和可逆逻辑门实现，这种方式对于简单的计算问题来说已经足够。
但是在量子计算中，由于量子态的特殊性质，我们需要使用不同的可逆计算方式。
基于神经网络的可逆计算算法可以解决这个问题。
同时，神经网络也可以被应用于量子计算中，用于解决某些特定的计算问题。
三、基于神经网络的可逆和量子计算的应用展望基于神经网络的可逆和量子计算具有广泛的应用前景。
首先，这种算法可以大幅度提高计算机计算的效率和能源利用率，减少计算成本，对于能源紧缺国家来说具有很大的意义。
基于量子计算的深度神经网络模型优化研究
基于量子计算的深度神经网络模型优化研究在当前快速发展的人工智能领域，深度神经网络被广泛应用于各种任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
然而，由于深度网络结构过于复杂，网络参数众多，传统的计算方法已经无法满足其训练和优化的需求。
因此，如何通过新的计算方法来提高深度网络的性能成为了当下研究的热点问题之一。
量子计算作为一种新兴的计算方法，具有处理海量数据和复杂算法的优越性能，因此，将量子计算引入深度神经网络的优化中，成为了近年来研究的新方向。
一、深度神经网络简介深度神经网络是一种基于人脑神经系统设计的机器学习模型，通过模拟人脑神经元之间的联通方式，来实现对数据的处理和学习。
深度神经网络的层数和节点数较多，使其具有更强的表达能力和泛化能力，能够在各种复杂任务中取得优秀的表现。
但是，如此庞大的网络模型，训练和优化所需的计算时间和计算资源也非常巨大，这是深度神经网络面临的缺点之一。
二、量子计算简介量子计算是使用量子力学的原理来进行计算的一种新型计算方法。
相比于传统计算机中使用的比特，量子计算机使用的是量子比特（qubit），它具有一些传统比特所没有的特性，例如超级叠加和纠缠束缚等。
这些特性使得量子计算机能够在可接受的时间内处理一些传统计算机无法完成的复杂问题，例如因子分解和大数据模拟等。
三、基于量子计算的深度神经网络模型优化近年来，一些研究者开始尝试将量子计算引入深度神经网络的训练中，以期能够加速网络的训练和优化过程。
基于量子计算的深度神经网络优化模型，主要分为三种：量子神经网络、量子支持向量机和量子遗传算法。
量子神经网络是一种新型的神经网络模型，采用的是量子比特作为神经元的表示形式。
这种网络模型具有比传统神经网络更强的计算能力和更好的优化性能。
量子支持向量机是一种基于量子计算思想的分类算法，主要用于处理高维和非线性的数据。
与传统的支持向量机模型不同的是，量子支持向量机使用的量子算法具有更高的计算速度和更好的分类性能。
神经网络算法在量子化学计算中的应用
神经网络算法在量子化学计算中的应用随着计算机科学和量子物理学的不断发展，数值计算在化学领域的应用越来越广泛。
特别是量子化学计算，已经成为化学研究中不可或缺的工具。
但是，由于量子化学计算的复杂性，现有的计算方法往往无法实现实际酉量子计算机上的高效计算。
这就引发了量子化学计算中算法和计算方法的进一步研究。
其中，神经网络算法在近年来的量子化学计算中引起了广泛的关注。
神经网络算法的基本思想是模拟人脑神经元之间的传递信息的过程，通过多层次的处理，提取出有用的信息。
在量子化学计算中，神经网络算法可以用于处理分子的结构、电子态密度、能量和领域等信息，具有很强的自适应性和非线性建模能力，能够更精确地模拟量子化学现象。
在一般的计算机上，神经网络算法的运算速度比较缓慢。
但是，在量子计算机上，神经网络算法的运行速度可以得到极大的提高。
由于量子计算机使用的量子比特可以同时处于多个状态，因此能够以更高的速度处理数据和信息。
此外，量子计算机还具有强大的并行计算能力和优异的内存性能，可以有效地解决传统计算机在处理大规模和复杂的量子化学问题时所面临的困难。
神经网络算法在量子化学计算中的应用是一个新兴领域，涉及到许多重要问题。
例如，如何设计和优化神经网络算法的结构和算法参数，以提高神经网络算法的有效性和精度。
另外，如何选择和处理适当的量子化学数据集，以保证计算的准确性和可靠性。
此外，如果将神经网络算法与其他现有的量子化学计算方法相结合，可以达到更好的计算结果和更高的计算效率。
为了更好地实现神经网络算法在量子化学计算中的应用，需要今后的研究工作的全面和深入。
未来，为了更好地推进量子化学计算的发展，需要更多的人才和投资来支持这个领域的研究。
通过全面和深入的研究，神经网络算法在量子化学计算中的应用将会发挥更大的作用，带来更多的实际应用和科学突破。
量子神经网络的构建和训练方法
量子神经网络的构建和训练方法量子神经网络是一种结合了量子计算和机器学习的新兴领域，其独特的能力和潜力吸引了众多研究人员和技术公司的关注。
本文将介绍量子神经网络的构建和训练方法，以期为读者提供深入了解这一领域的基础知识。
从经典神经网络到量子神经网络，构建一个量子神经网络首先需要确定网络结构和基本的神经元单元。
传统的经典神经网络通常使用人工神经元模型，而量子神经网络则使用量子比特（qubit）作为基本的计算单元。
一个量子比特可以表示0和1两种状态的叠加态，同时具有量子纠缠和量子干涉等量子特性。
在量子神经网络的构建中，我们通常使用量子比特的自旋表示其状态。
构建一个量子神经网络需要选择合适的量子门来实现网络之间的连接和计算操作。
量子门是量子系统中的基本操作，类似于经典计算中的逻辑门。
不同类型的量子门可以用来实现不同的计算功能。
常见的量子门有Hadamard门、CNOT门和RX门等。
Hadamard门用于将量子比特从经典态转化为叠加态，CNOT门用于对两个量子比特进行量子纠缠操作，RX门用于对量子比特进行旋转操作。
在构建量子神经网络时，我们需要选择合适的激活函数来实现非线性的数据处理能力。
在经典神经网络中，常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数和Tanh函数等。
而在量子神经网络中，我们可以通过量子门的选择和量子比特的纠缠来实现非线性的激活函数。
在量子神经网络中，训练模型需要考虑量子比特之间的量子纠缠和量子干涉等特性。
传统的经典神经网络使用反向传播算法来更新神经元之间的权重和偏差，而在量子神经网络中，我们需要使用量子态的概率幅值进行更新。
一种常见的方法是使用量子遗传算法来搜索合适的网络参数。
量子遗传算法是一种基于自然进化原理的优化算法，将经典遗传算法和量子计算相结合。
通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，量子遗传算法可以搜索出适合的网络参数，并逐步提高网络性能。
这种方法利用了量子计算的并行性，可以在较短的时间内找到较优解。
深度神经网络的算法原理及其实现方式
深度神经网络的算法原理及其实现方式随着计算机和数据技术的不断发展，深度学习技术逐渐成为了机器学习领域中最热门和前沿的技术之一。
深度神经网络作为深度学习的重要组成部分，其算法原理和实现方式备受关注。
本文将从深度神经网络的基本原理入手，对其算法原理及实现方式进行探讨。
一、深度神经网络的基本原理深度神经网络是由多层神经元组成的神经网络，其中每一层与前一层相连。
每一层神经元负责处理不同的信息，经过多次迭代学习后可以对数据进行有效分类和识别。
深度神经网络的基本原理就是通过不断迭代，调整神经元之间的权重和偏置，使得网络对样本的分类和预测结果不断优化，从而提高整个网络的准确性。
在深度神经网络中，每一层的神经元数目和连接方式都需要进行人工调节，这也是深度学习算法的一个难点。
另外，深度神经网络常用的激活函数有sigmoid、ReLu、tanh等，这些函数的选择也会对网络的性能产生一定的影响。
二、深度神经网络的实现方式1. 前向传播深度神经网络的实现方式通常采用前向传播算法，它是深度神经网络中计算的核心算法。
前向传播的过程是将输入数据通过网络的层层传递，最终输出预测结果的过程。
具体来说，前向传播的实现方式可以分为以下几个步骤：首先，将输入数据传入网络的第一层，该层将对数据进行处理，输出结果传递至第二层。
接着，将第一层的输出结果传入第二层，该层也对数据进行处理，并将处理后的结果传递至第三层。
这样不断迭代直到网络的最后一层。
最后一层的输出结果就是整个网络的预测结果。
2. 反向传播反向传播算法是深度神经网络中对权重和偏置进行更新的核心算法。
反向传播的过程是将网络的误差逆向传播至每一层，从而根据误差更新权重和偏置。
具体来说，反向传播实现方式可以分为以下几个步骤：首先，计算网络最后一层的输出误差和损失函数，该误差表征了网络的预测误差。
接着，将误差逆向传播至倒数第二层，计算该层的误差，继续逆向传播至第一层。
这样不断迭代直到网络的第一层。
基于多层激励函数量子神经网络的字符识别算法
ｐ ｏ ｉｅ ｎ ｏ ａ ｅ ｔ ｈ Ｐ ｎ ｔ ｒ ． Ｒｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ＱＮＮ ｅｗｏ ｋ ｃ ｎ ｏ ｅ — ｒ ｖｄ ｄ ａ ｄ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉｈ ｔ ｅ Ｂ ｅ ｗｏ ｋ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｎ ｔ ｒ ａ ｖ ｒ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ａｉ ｎｇ ａ ｈ ｔ ｅ ｌ ｐｐ ｎ ｆｄｉｆ ｒ ｎｔｐ ｔ ｅ ｎ ｎ ｐ ｔ ｒ ｅ ｏｇ ｔｏ ｍｉ ｔｔ ｅ ｄａ ａ ｏｖ ｒａ ｉ ｇ ｏ ｆ ｅ ｅ ａ ｔ ｒ ｓ ｏ ａｔｅ ｎ ｒ ｃ ｎｉｉ ｎ，ａ ｐａ ｔ ｒ ｔｅ ｎ
式 识 别 的 准 确性 。 文 以 英 文 字 母 为 例 ， 用 量 子 神 经 网络 模 型 进 行 字 符 识 别 ， 过 比较 发 现 量 子 神 经 网络 除 了 本 应 通
可 以 克服 Ｂ 网络 的诸 多缺 点 外 ， 具 有 不 确 定 性 、 类模 式 之 间存 在 交 叉 数 据 的 模 式识 别 问 题 ， 极 好 的 分 类 Ｐ 对 两 有
ｒ ｃ ｇｎｉｉ ｎ ａ ｇｏ ｉｈｍ ｓ ｐｒ ｓ ｎｔ ｄ ｅｏ ｔｏ ｌ ｒｔ ｉ ｅ ｅ ｅ ｂａ ｅ ｏ ｈ ｍ ｕｌｉｌｖｅ ｒ ｎｓ ｅ ｕｎ ｔｏｎ ｕａ ｔ ｓｄ ｎ ｔｅ ｔ～ｅ ｌｔ ａ ｆ ｒ ｆ ｃ ｉ ｑ ｎ ｕｍ ｎ ｕｒ ｌ ｅ ａ
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文章 编 号 ：０ ４ ９ ３ （ ０ ７ ０ — ４ １０ １ ０ —０ ７ ２ ０ ） ４００ — ６
激活函数 tanh
激活函数 tanh激活函数（Activation Function）是神经网络中非常重要的一个组成部分，它主要用于神经元的输出映射，将神经元的输入转换成一个比较符合实际情况的输出。
在激活函数中，tanh是一种比较常见的函数。
下面就从以下几个方面来详细阐述一下tanh函数。
一、什么是tanh函数tanh是一种非线性的单调函数，他的双曲正切（Hyperbolic Tangent）函数的缩写。
它的函数图形是一种S形曲线，其定义域为R，值域为[-1，1]。
这种函数是sigmoid函数的一种，也是一种非线性函数。
tanh函数的最大优点是它的导数连续且可微。
公式为：f(x) = tanh(x) = [exp(x) - exp(-x)] / [exp(x) + exp(-x)]二、tanh的优点1、tanh是sigmoid函数的变形，它修正了sigmoid函数的输出范围，从 [-1，1] 扩展到了 [0,1] 之间，并保留了原函数的非线性特性和平滑性。
2、tanh比sigmoid函数的转移速度更快，因为tanh的输出范围在 [0，1] 之间，比sigmoid函数在其线性区域中充分利用了输出结果。
3、tanh函数的导数比sigmoid函数的导数更陡峭，这意味着它对句法梯度下降（backpropagation）算法的学习率更大。
这就使得模型在学习时更容易避免梯度消失问题。
三、tanh的缺点1、tanh函数缺点在于输入为大负数或大正数时，函数极值附近梯度过小，而大范围梯度消失也导致了类似梯度爆炸和梯度消失等问题，这给训练带来了困难。
2、由于tanh函数是相对高精度的函数，所以当其处理较大数值时，需要进行更高的计算复杂度。
四、应用tanh的场景1、tanh常常被应用在涉及到均值为0的数据上，因为tanh能够对负数有很好的处理。
2、在神经网络中，多层神经网络中的神经元可以采用tanh函数，因为tanh函数可以将多层神经网络中的数据缩放到一个很小的值范围内，使它们更接近彼此。
一种量子衍生神经网络模型
一种量子衍生神经网络模型李滨旭;姚姜虹【摘要】为提高神经网络的逼近能力,通过在普通BP网络中引入量子旋转门,提出了一种新颖的量子衍生神经网络模型.该模型隐层由量子神经元组成,每个量子神经元携带一组量子旋转门,用于更新隐层的量子权值,输入层和输出层均为普通神经元.基于误差反传播算法设计了该模型的学习算法.模式识别和函数逼近的实验结果验证了提出模型及算法的有效性.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2016(025)008【总页数】5页(P206-210)【关键词】量子计算;量子旋转门;量子衍生神经元;量子衍生神经网络【作者】李滨旭;姚姜虹【作者单位】东北石油大学计算机与信息技术学院,大庆163318;大庆市油田信息技术公司物联网分公司,大庆163318【正文语种】中文上世纪80年代, Benioff首次提出了量子计算的概念[1], 1994年, Shor提出了大数质因子分解的量子算法[2]. 1996年, Grover提出了无序数据库搜索的量子算法[3]. 目前虽然量子计算的发展还远未成熟, 但量子算法与经典算法的计算机制是截然不同的, 其高度并行的优良特性已引起国内外学者的广泛关注. 模糊逻辑、进化计算、神经元网络是人工智能领域的三个明珠, 三者统称为智能计算或软计算, 其与量子计算某种程度上存在融合的可行性. 1989年, Penrose指出人脑信息处理过程与量子信息处理有某种程度的相似性, 尽管这一理念目前没有被证实, 但有关量子信息处理的理论探索, 已经成为一个极富应用前景的研究领域.1995年, Kak首次提出了量子神经计算的概念[4]. 随后的二十年间, 量子神经网络研究吸引了很多学者的注意, 并已提出一些新颖的模型和算法. 基于量子计算中的叠加态, 文献[5]提出了一种含多个隐层的量子神经网络模型; 文献[6]提出了一种量子门线路的神经网络模型; 文献[7]提出了一种基于量子线路的无权神经网络模型, 该模型基于Grover算法训练, 是能在将来的量子计算机上运行的真正意义上的量子神经网络; 文献[8]提出了一种量子门节点神经网络模型和算法, 该模型比传统神经网络包含更多的生物神经系统的特征; 基于单比特量子旋转门和两比特量子受控非门, 文献[9]提出了一种量子BP网络模型和算法.在量子神经网络的应用方面, 已分别应用于频谱感知[10]、配电网实时故障定位[11]、音频水印[12]、岩性识别[13]等许多领域的实际问题.本文研究一种混合量子衍生神经网络模型, 该模型为三层结构, 隐层为量子神经元, 输出层为传统神经元, 基于量子计算原理给出了模型的输入输出关系, 采用梯度下降法详细设计了该模型的学习算法. 模式识别和函数逼近的实验结果表明, 提出的模型的收敛率、迭代步数、逼近误差均优于传统BP神经网络.2.1 量子比特和量子旋转门在量子计算中, 量子比特是存储信息的最小单位, 用于描述线路的状态. 量子比特有两个基态和, 符号“”称为狄拉克符号. 量子比特与经典比特的区别在于, 量子比特可以处于两个基态的线性叠加态, 如下式所示.其中和是复数, 称为量子比特的概率幅. 若对量子比特实时测量, 它将以的概率坍缩到态, 或者以的概率坍缩到态, 两个概率幅之间满足如下归一化关系.因此量子比特也能用概率福表述为.与单比特系统相似, 对于比特量子系统, 有个基态, 该系统也可处于这些基态的线性叠加态, 如下式所示.其中是基态的概率幅, 这些概率幅之间也满足归一化关系.在量子计算中, 在量子态上执行的一系列酉变换称为量子门, 它是执行量子计算的基础. 单比特量子旋转门的定义如下式.记量子态, 在上的作用效果如下式所示.显然, 在上执行了相位旋转.2.1 量子衍生神经元模型一个神经元可描述为一个四元组: 输入、权值、激励函数、输出. 输入和输出是神经元的外部特性, 而权值和激励函数是神经元的内部特性. 所以通过修改权值和激励函数可以构造不同类型的神经元模型. 根据这种观点, 本文提出的量子衍生神经元, 权值采用量子比特描述, 激励函数采用内积算子. 与传统神经元模型的区别在于, 每个量子衍生神经元携带一组量子旋转门, 用于更新量子权值的相位. 模型如图1所示.在图1中, 令权值, 输入向量, 量子衍生神经元的输入输出关系可表述为下式. 其中“”为内积算子, , , 是量子旋转门用于修改量子权值的相位.2.3 量子衍生神经网络模型在量子衍生神经网络(quantum-inspired neural networks, QINN)中, 输入、输出、各层链接权都可以是量子比特. QINN的结构和普通神经网络是相同的, 也包括输入层、隐层、输出层. 很明显, 包含图1中量子衍生神经元的网络是量子衍生神经网络. 全部采用量子神经元的网络称为正规量子神经网络, 同时采用量子神经元和传统神经元的网络称为混合量子神经网络, 由于量子神经元采用线性激励函数, 其映射能力不够理想, 所以本文采用包含一个量子神经元隐层的混合量子神经网络模型(hybrid QINN, HQINN), 它融合了量子计算和传统神经网络两者的优点, 模型如图2所示.该模型包含三层, 输入层和输出层各包含和个普通神经元, 隐层包含个量子衍生神经元, 输入输出关系如下式所示.其中,是隐层第个量子衍生神经元和输出层第个普通神经元之间的连接权, 是输出层激励函数, 本文采用Sigmoid函数.2.4 学习算法对于图2所示的HQINN, 若输出层激励函数连续可微, 则可采用BP算法调整网络参数. 输出误差函数定义为下式.其中为期望输出.根据梯度下降法, 输出层权值按下式调整.其中,为学习速率, 为当前为迭代步数.隐层量子权值由量子旋转门按下式调整.其中.根据梯度下降法按下式计算.其中是的相位. 记, 具体可按下式修改.关于本文提出的HQINN的收敛性, 我们给出如下结论: 当隐层神经元足够多时, 该网络能够逼近上的任意L2 函数. 对此结论, 我们简要解释如下.根据HQINN隐层量子神经元输出式(8)可知, 为量子旋转门的函数, 由式(11)知, 为正余弦函数; 因此为的复合函数. 由于正余弦函数及其复合函数均连续可微, 所以连续可微; 由量子衍生神经元输出式(7)可知, 必有界. 因此量子神经元可视为传统神经元在激励函数、聚合方式两方面的推广, 即将传统的Sigmoid函数改为, 而将对输入的加权聚合改为相位移动. HQINN的输出层就是普通神经元. 因此HQINN可视为一种特殊形式的传统两层神经网络. 根据文献[14]的结论“具有两层连接权值的误差反向传播神经网络, 在隐层节点足够多的情况下能够逼近上的任意L2 函数”可知, 本文提出的HIQNN是收敛的.综上所述, HQINN学些算法可描述如下.Step 1: 初始化网络参数. 包括: 各层节点数、学习速率、限定误差、限定步数、置当前步数.Step 2: 初始化网络权值. 隐层: , 输出层: , 其中为(0,1)内均匀分布的随机数, . Step 3: 根据式(8)计算网络输出, 根据式(10)和式(13)修改网络权值.Step 4: 根据式(9)计算网络输出误差, 如果或转步5, 否则转步3.Step 5: 保存权值, 结束.为验证HQINN的性能, 本文设计了两类实验并与传统BP网络对比. 为使对比公平, 两种模型采用相同的结构和参数.3.1 平面点集分类在图3所示平面上有两类25个样本点, 试用HQINN对其分类. 这是一个典型的两类模式识别问题. 可以看做异或问题的推广.网络结构取2-10-1型, 学习速率取0.8. 采用图3中的25个样本, HQINN和普通BP网络各训练50次, 然后统计平均迭代步数和收敛率, 训练结果对比如表1所示, 当限定误差取0.05时, 收敛曲线对比如图4所示.3.2 双螺旋线分类对于图5所示的双螺旋曲线, 每条曲线上分别取25个点, 组成包含50个样本的训练样本集, 试用HQINN对这些点分类. 网络结构却2-20-1型, 学习速率取0.7, HQINN和普通BP网络各训练30次, 然后统计平均迭代步数和收敛率, 训练结果对比如表2所示, 当限定误差取0.10时, 收敛曲线对比如图6所示.3.3 函数逼近问题本实验考虑如下函数,其中.为逼近上述非线性函数, 我们随机取40组离散数据, 前20组用于训练网络, 使其逼近式(14)所示的非线性函数关系, 余下的40组作为测试集, 检验网络的泛化推广能力. 最大迭代步数取5000. 通过改变隐层节点数和学习速率, 我们详细考察了HQINN的性能, 并与其它方法进行了对比.首先考察不同隐层节点数下的性能对比. 将学习速率固定为0.8, 隐层节点数分别取6和8, 分别用HQINN、BP网络、文献[12]中的网络独立训练30次, 并分别测试网络的泛化推广能力, 取30次平均误差作为对比指标, 实验结果对比如表3所示. 下面考察学习速率对收敛率的影响. 网络结构取3-5-1型, 限定误差取0.1, 限定步数取5000, 学习速率分别取, 对于学习速率的每种取值, 分别用HQINN和BP网络独立训练30次, 当学习速率变化时, HQINN的收敛率均为100%, 而BP网络的收敛率变化很大, 最高为80%, 最低只有10%. 对比结果如图7所示.对比结果表明, HQINN在收敛率和鲁棒性两方面, 均明显优于BP网络.最后考察学习速率对迭代步数的影响. 网络结构取3-5-1型, 限定误差取0.1, 学习速率分别取, 对于学习速率的每种取值, 分别用HQINN和BP网络独立训练30次, 当学习速率变化时, HQINN的平均迭代步数最大为958步, 最小仅为496步, 平均为693步; 然而对于BP网络, 最大为4619步, 最小为1532步, 平均为2489步. 因此当学习速率变化时, HIQNN不仅平均迭代步数明显少于BP网络, 而且波动范围也较小. 对比结果如图8所示. 对比结果表明, HIQNN在平均迭代步数和鲁棒性两方面均明显优于BP网络.HQINN是对量子计算和神经计算的模拟, 兼具量子计算的高效性和神经计算的连续性、逼近能力和推广能力等优点. 该模型的隐层权值采用量子比特描述, 采用量子旋转门更新量子比特的两个概率幅, 借助概率幅三角函数的周期性, 可使调整过程更为精细, 从而有效增强了网络的逼近能力. 实验结果表明, 提出的模型明显优于普通BP网络.1 Benioff P. Quantum mechanical hamiltonian models of Turing machines. Journal of Statistical Physics, 1982, 3: 515–546.2 Shor PW. Algorithm for quantum computing: Discrete logarithms and factoring. Proc. of the 35th Annual Symp on Foundations of Computer Science. New Mexico: IEEE Computer Society Press. 1994. 124–134.3 Grover LK. A fast quantum mechanical algorithm for database search. Proc. of the 28th Annual ACM Symposium on the Theory of Computing. Pennsylvania. 1996. 212–221.4 Kak S. On quantum neural computing. Information Sciences, 1995, 83: 143–160.5 Gopathy P, Nicolaos BK. Quantum Neural networks (QNN’s): Inherently fuzzy feedforward neural networks. IEEE Trans. on Neural Networks, 1997, 8: 679–693.6 Li PC, Xiao H. Model and algorithm of quantum inspired neural network with sequence input based on controlled rotation gates. Applied Intelligence, 2014, 40(1): 107–126.7 Adenilton J, Wilson R, Teresa B. Classical and superposed learning for quantum weightless neural network, Neurocomputing, 2012, 75: 52–60.8 Li PC. Xiao H. Sequence input-based quantum-inspired neural networks with applications. Neural Processing Letters. 2014, 40(2): 143–168.9 Li PC, Li SY. Learning algorithm and application of quantum BP neural networks based on universal quantum gates. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2008, 19: 167–174.10 赵阳,孙学斌,周正.一种改进的量子神经网络频谱感知算法.通信系统与网络技术,2015,41(2):7–11.11 马亮,杨萍萍,高建宇.基于动态云—量子神经网络群的配电网实时故障定位方法.工矿自动化,2014,40(11):71–75.12 张翼鹏,陈亮,郝欢.采用量子神经网络的音频水印新算法.信号处理,2013,29(6):684–690.13 王团.量子神经网络在雷家地区岩性识别中的应用.长春大学学报,2015,25(4):56–59.14 Hecht-Nielsen R. Theory of the back propagation neural network. Proc. of the Int Joint Conf on Neural Networks. New York: IEEE Communications Society. 1989. 593–605.。
pytorch激活函数tanh
pytorch激活函数tanh【原创实用版】目录1.Pytorch 中的激活函数2.tanh 激活函数的定义和作用3.tanh 激活函数的应用示例4.tanh 激活函数的优点和局限性正文在深度学习中，激活函数被用于引入非线性特性，使得神经网络可以学习更加复杂的函数。
PyTorch 是一种流行的深度学习框架，它提供了多种激活函数供用户选择。
在本文中，我们将介绍 PyTorch 中的一种激活函数——tanh。
1.Pytorch 中的激活函数PyTorch 提供了多种激活函数，包括 sigmoid、tanh、ReLU、softmax 等。
这些激活函数在神经网络的层中使用，用于引入非线性特性。
激活函数将输入的数值映射到另一个数值范围，从而使神经网络可以学习更加复杂的函数。
2.tanh 激活函数的定义和作用tanh（双曲正切）激活函数的定义为：f(x) = (ex - e^-x) / (ex + e^-x)。
它的输入和输出值都在 -1 到 1 之间，具有奇偶性，关于原点对称。
tanh 激活函数的作用是将输入值映射到 -1 到 1 的范围内，使得神经网络可以学习更加复杂的函数。
3.tanh 激活函数的应用示例在 PyTorch 中，可以使用以下方式创建一个包含 tanh 激活函数的神经网络层：```pythonimport torchimport torch.nn as nnclass TanhLayer(nn.Module):def __init__(self):super(TanhLayer, self).__init__()self.tanh = nn.Tanh()def forward(self, x):return self.tanh(x)# 创建一个简单的神经网络，包含一个 tanh 层et = nn.Sequential(nn.Linear(2, 10), TanhLayer(),nn.Linear(10, 1))```4.tanh 激活函数的优点和局限性tanh 激活函数的优点包括：- 它的输出值在 -1 到 1 之间，具有奇偶性，关于原点对称。
tanh函数 标准化
tanh函数标准化详解
一、引言
在深度学习和神经网络中，激活函数起着非常重要的作用。
它们被用于引入非线性特性，使网络能够学习并适应复杂的输入数据。
其中，双曲正切函数（tanh 函数）是一种常用的激活函数，被广泛应用于各种神经网络中。
本文将对tanh 函数进行详细解析，并通过示例展示其应用。
二、tanh函数定义
tanh函数是一种双曲正切函数，其数学定义为：
tanh(x) = (e^x - e^-x) / (e^x + e^-x)
其中，e是自然对数的底数。
这个函数将输入值映射到-1到1的范围内。
三、tanh函数的标准化
在神经网络中，激活函数的输出值通常会被标准化，以避免梯度消失或爆炸的问题。
标准化可以通过减去均值并除以标准差来实现。
对于tanh函数，标准化可以表示为：
normalized_tanh(x) = (tanh(x) - mean) / stddev
其中，mean和stddev分别是tanh函数的均值和标准差。
四、示例
下面是一个使用Python和NumPy库实现tanh函数和标准化的示例：
这个示例展示了如何使用Python和NumPy库计算tanh函数的值，并对其进行标准化。
在这个示例中，我们首先定义了一个输入数据数组x，然后使用NumPy的tanh函数计算了对应的tanh值。
接下来，我们计算了这些值的均值和标准差，并使用这些值对原始的tanh值进行标准化。
最后，我们打印了原始数据、tanh 函数值和标准化后的tanh函数值。
神经网络信息传输函数Sigmoid与tanh比较论证
神经网络信息传输函数Sigmoid与tanh比较论证
李曦
【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
【年(卷),期】2004(028)002
【摘要】人工神经网络中的信息传输函数采用Sigmoid函数,但这种函数存在缺陷,为克服其不足,在构建的神经网络计算机中央处理器利用率的系统中采用tanh函数取代Sigmoid函数.实践证实tanh函数的采用,提高了计算机中央处理器利用率的预测精确度.
【总页数】3页(P312-314)
【作者】李曦
【作者单位】武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,430070
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于Tanh多层函数的量子神经网络算法及其应用的研究 [J], 罗鹏;李会方
2.基于RBF神经网络的头相关传输函数的个性化建模方法 [J], 黄青华;李琳;赖士村
3.基于稀疏表示和神经网络的头相关传输函数个性化方法研究 [J], 史梦杰;方勇;黄青华;刘华平
4.神经网络中激活函数tanh的正则化 [J], 左延年;申远
5.Sigmoid传输函数与三层前馈神经网络的映射能力 [J], 李勇;郭平
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tanh函数的优点
tanh函数的优点tanh函数是一种常见的激活函数，被广泛应用于神经网络中。
它具有以下优点，使得它在神经网络中得到了广泛的应用。
tanh函数的取值范围为[-1, 1]，与sigmoid函数相比具有更大的动态范围。
这意味着tanh函数能够更好地保留输入数据的特征，并更有效地传递信息。
在深层神经网络中，这一点尤为重要，因为深层网络往往需要传递更多的信息来进行准确的预测或分类。
tanh函数的大动态范围使得它能够更好地适应复杂的任务。
tanh函数具有对称性。
即当输入为0时，tanh函数的输出也为0。
这种对称性使得tanh函数能够更好地处理输入数据的平衡，避免数据在网络中的传递过程中的偏移。
这对于神经网络的稳定性和收敛性都是非常重要的。
tanh函数的对称性使得网络在训练过程中更容易收敛到最优解，同时也减少了网络的训练时间和资源消耗。
tanh函数在输入数据较小时具有较大的斜率，这使得它对输入数据的小变化更为敏感。
这对于神经网络的学习过程非常有益，因为它能够更快地学习到输入数据的细微变化，并进行相应的调整。
这使得神经网络能够更好地适应不同的输入模式，并提高预测或分类的准确性。
tanh函数的导数在输入数据接近边界时趋近于0，这有助于减少梯度消失的问题。
梯度消失是指在深层神经网络中，梯度逐渐变小，导致网络无法进行有效的学习。
tanh函数的导数在输入数据接近边界时趋近于0，减少了梯度的消失，使得网络能够更好地进行反向传播，提高学习效率。
tanh函数的计算相对简单，不需要复杂的数学运算。
这降低了神经网络的计算成本，并提高了网络的运行效率。
这使得tanh函数非常适用于大规模的神经网络和复杂的深度学习任务。
tanh函数具有动态范围大、对称性好、敏感性高、减少梯度消失和计算简单等优点，使得它在神经网络中得到了广泛的应用。
通过合理地选择激活函数，我们能够提高神经网络的准确性、稳定性和学习效率，从而更好地解决实际问题。
基于多层激励函数量子神经网络的字符识别算法
基于多层激励函数量子神经网络的字符识别算法作者：吴茹石， 朱大奇， 彭力， Wu Rushi， Zhu Daqi， Peng Li作者单位：吴茹石,彭力,Wu Rushi,Peng Li(江南大学智能控制研究所,无锡,214122)， 朱大奇,Zhu Daqi(上海海事大学信息工程学院,上海,200135)刊名：数据采集与处理英文刊名：JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING年，卷(期)：2007,22(4)被引用次数：1次参考文献(12条)1.Behman E C;Chandrashkar V G;Wang C K A quantum neural network computes entanglement 2002(01)2.Gopathy P;Nicolaos B;Karayiannis N B Quantum neural networks:inherently fuzzy feedforward neural networks[外文期刊] 1997(03)3.Karayiannis N B;Purushothaman G Fuzzy pattern classification using feed forward neural networks with multilevel hidden neurons 1994(02)4.Kak S C On quantum neural computing[外文期刊] 1995(02)5.Bennett C H Quantum information and computation[外文期刊] 2000(03)6.陈子宁BP算法在手写脱机字符识别中的应用[期刊论文]-现代计算机 2004(12)7.董长虹MATLAB神经网络与应用 20058.Li Fei;Zhao Shengmei;Zheng Baoyu Quantum neural network in speech recognition[会议论文] 20029.Zhou J;Qing G;Krzyzak A Recognition of hand-written numerals by quantum neural network with fuzzy features[外文期刊] 1999(01)10.Zhou J Recognition and verification of unconstrained handwritten numerals 199911.周树德;王岩;孙增圻量子神经网络[会议论文] 200312.李飞;郑宝玉;赵生妹量子神经网络及其应用[期刊论文]-电子与信息学报 2004(08)引证文献(1条)1.肖婧.谭阳红基于新特征提取法和量子神经网络的手写数字识别[期刊论文]-电子测量技术 2009(6)本文链接：/Periodical_sjcjycl200704003.aspx。
神经网络与量子计算的结合博士生在交叉学科研究中的创新方案
神经网络与量子计算的结合博士生在交叉学科研究中的创新方案在当今科技发展迅速的时代，神经网络和量子计算作为两个高度独立发展的领域，各自展示出巨大的潜力和广阔的应用前景。
然而，人们开始逐渐意识到，将神经网络与量子计算结合起来，可能会产生更为深远的影响，并在交叉学科研究中带来令人激动的创新方案。
一、神经网络与量子计算的背景和简介神经网络是一种模仿人类神经系统中神经元之间相互连接的计算模型。
它通过大量的加权函数和非线性函数相互叠加、交互作用，模拟神经元之间的信息传递和处理过程，从而实现对复杂问题的学习和处理。
神经网络已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域展现出了出色的性能。
而量子计算则是基于量子力学的计算模型，它利用量子位的叠加和纠缠特性，在某些特定情况下，能够在比传统计算更短的时间内解决某些问题。
量子计算在因子分解、搜索算法等领域具有巨大的潜力，被认为是解决某些特定问题的最佳选择。
二、神经网络与量子计算的融合与挑战神经网络与量子计算的结合将两个领域的特点相互融合，为解决一些困扰传统方法的问题提供了新的思路与方法。
首先，可以利用量子计算的优势对神经网络的训练和学习进行加速，提高模型的性能和学习效果。
其次，可以利用神经网络的非线性处理能力对量子计算中的优化问题进行求解，提高算法的效率和准确性。
然而，神经网络与量子计算的结合也面临着一系列的挑战。
首先，量子计算的稳定性和可扩展性仍然存在问题，需要更加先进和可靠的技术支持。
其次，神经网络和量子计算的编码和算法之间的对应关系还需要深入研究和探索。
最后，量子噪声和错误对神经网络的影响和处理方式需要更进一步的研究。
三、神经网络与量子计算结合的创新方案针对以上挑战和需求，博士生在交叉学科研究中提出了一些创新的方案。
首先，利用神经网络的非线性处理能力，可以将量子计算中的优化问题转化为优化神经网络的训练问题，从而提高算法的效率和准确性。
其次，可以利用神经网络的学习能力对量子计算的纠错和稳定性进行优化，从而提高量子计算的可靠性和稳定性。
量子计算在神经网络中的应用研究
量子计算在神经网络中的应用研究
张庆红
【期刊名称】《福建电脑》
【年(卷),期】2010(026)006
【摘要】本文首先在介绍量子计算基本理论的基础上,探讨其在神经网络中的融合与应用;同时针对典型网络模型进行了具体的可行性研究与总结.最后就其两者的融合后的实际应用进行了深入研究.
【总页数】2页(P75-75,126)
【作者】张庆红
【作者单位】西安航空技术高等专科学校计算机工程系,陕西,西安,710077
【正文语种】中文
【相关文献】
1.人工神经网络在石油分析中的应用研究（Ⅰ）：BP神经网络预测石油馏分… [J], 周山花
2.BP神经网络与广义RBF神经网络在产品寿命分布模型识别中的应用研究 [J], 吴月明;王益群;李莉
3.人工智能中的量子计算应用研究 [J], 黎伟
4.深度卷积神经网络在混沌振动识别中的应用研究 [J], 唐宇思;王伟豪;崔汉国;刘树勇;柴凯
5.人工蜂群算法+BP神经网络模型在短期电力负荷预测中的应用研究 [J], 王天力因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
量子计算与神经网络的结合博士生在交叉学科研究中的创新突破
量子计算与神经网络的结合博士生在交叉学科研究中的创新突破近年来，随着科技的不断发展和进步，量子计算和神经网络成为了信息技术领域中备受关注的两个热门话题。
量子计算以其超强的计算能力和独特的物理特性，被寄予了革命性的希望；而神经网络则以其模拟人脑的学习和认知能力，展现了非常出色的处理和决策能力。
而当这两个领域相互融合时，往往会带来意想不到的创新突破。
本文将会探讨量子计算与神经网络的结合，并重点关注在交叉学科研究中，博士生在这一领域所做出的创新突破和贡献。
一、量子计算和神经网络的基本概念首先，我们先来了解一下量子计算和神经网络的基本概念。
量子计算是基于量子力学原理的计算方式，利用量子比特的叠加态和纠缠态来进行计算，能够进行并行计算和量子并行搜索等复杂的计算任务。
相比于传统计算机，量子计算机具有更强大的计算能力和更高的运算速度。
而神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过多层次的神经元和它们之间复杂的连接关系，实现对输入数据的处理和分析。
神经网络能够通过学习和调整权重参数，逐渐提高对输入数据的识别和分类的能力。
在机器学习和人工智能领域中，神经网络具有广泛的应用与重要的研究价值。
二、量子计算与神经网络的结合在传统计算领域中，神经网络通常需要大量的复杂计算来进行训练和优化，而量子计算的出现为神经网络的训练提供了更快速和高效的解决方案。
通过利用量子计算中的叠加和纠缠特性，可以大幅提高神经网络模型的训练速度和准确性。
此外，量子计算还能加速神经网络中特定计算任务，如图像处理和语音识别等。
另外，神经网络也为量子计算提供了新的可能性。
由于量子计算机的稳定性和可扩展性等方面的限制，如何设计出高效且稳定的量子算法一直是一个难题。
而神经网络的性质，如去噪、模式识别和汇聚等，为量子计算机的算法设计提供了新的思路和方法。
通过将神经网络的方法应用到量子计算中，可以更好地解决量子计算的可靠性和算法设计的关键问题。
三、博士生在交叉学科研究中的创新突破在交叉学科研究中，博士生起到了推动创新的关键作用。
tanh函数作用
tanh函数作用Tanh函数作用Tanh函数是一种常见的非线性函数，它的作用在数学、物理、工程、计算机科学等领域都有广泛的应用。
在这里我们将从不同的角度，按类划分，对Tanh函数的作用进行探讨。
一、数学领域Tanh函数是双曲正切函数的简写，其数学表达式为tanh(x)=sinh(x)/cosh(x)。
它是一个奇函数，具有中心对称性，即tanh(-x)=-tanh(x)。
双曲正切函数有以下几个特点：1.它的值域在[-1,1]之间，即tanh(x)≤1且tanh(x)≥-1。
2.它是一个连续可导的函数，tanh'(x)=sech^2(x)。
3.它的导数在x=0处的值为1，即tanh'(0)=1。
4.当x趋向于∞或-∞时，函数的值趋向于1或者-1。
由于它具有这些优秀的数学性质，所以在微积分、常微分方程、复变函数等数学领域中有重要的应用。
例如，在微积分中，我们可以利用双曲正切函数求解一些极限和不定积分，这就充分体现了Tanh函数在数学上的作用。
二、物理领域在物理学领域，Tanh函数也是一个非常有用的工具。
例如，在电子学中，Tanh函数可以用来描述在充分搅拌材料时，材料内部各部分离子的化学反应。
此外，在光纤通信、热力学、随机过程等领域，Tanh函数也有广泛的应用。
三、计算机科学领域Tanh函数在计算机科学领域中也有着广泛的应用。
它在神经网络中有着重要的作用，由于Tanh函数具有非常好的非线性特性，所以常常被用来作为神经元的激活函数。
在人工智能领域中，神经网络是一个很重要的工具，利用Tanh函数来激活神经元可以在处理一些深度学习问题时提高网络的准确率。
同时，利用Tanh函数来建立神经网络时，还需要注意一些细节，例如对于大值或者小值的情况，需要进行正确的处理，否则会出现梯度消失或者爆炸的问题。
四、工程领域在工程领域中，Tanh函数同样具有重要的意义。
例如，在信号处理中，双曲正切函数可以被用于构建一些滤波器。
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和Ｂ Ｐ网络的实验效果进行 比较 ， 发现改进后量子神经 网络不仅具有较高的识别率 ， 而且在样本 训练次数上相对原 多层 激励 函数 量子神经 网络有明显减少 。仿真结果证明该方法 的优越性 。
关键词 量子神经 网络 ；多层激励函数 ；双曲正切函数 ； 字符识别
ＴＰ ８ １３ 中图分类号
该文提 出一种新的改进激励 函数的量子神经 网络模型 。首先为了提高学 习速率 ， 在网络权值训练过程 中引入了动量项 。然后
为了有效实现相邻类之间具有覆盖 和不确定边界的分类 问题 ， 网络采用区分度更 大的双 曲正切函数的叠加作为其隐层激励函数。最后将 新
该算法用于字符识别 ， 将双曲正切激励 函数 的量子神经网络应用于数字 、 字母 和汉字样本 的多次实验 ， 并且 与原多层激励 函数量子神经网络
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总第 ２ ７期 ６ ２１ ０２年第 １ 期
计算机与数字工程
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基于 Ｔｎ ａ ｈ多层 函数 的量 子 神 经 网络算 法及 其应 用 的研 究
罗 鹏 李会 方
西安 ７０ ２ ） １ １９ （ 西北工业大学 电子信息学院 摘 要
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