| 多宇宙并行量子遗传神经网络人脸识别算法研究 |
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| 作者姓名： | 李海朋 李晶皎 金硕巍 杨丹 |
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| 作者单位： | 东北大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳,110819;东北大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳,110819;东北大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳,110819;东北大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳,110819 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年基金资助项目(51607029). |
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| 摘 要： | 针对传统遗传算法交叉、变异过程过于繁琐和神经网络在极值判断及收敛速度受限等问题,提出了一种并行的量子遗传算法优化神经网络权值的算法.首先引入了量子计算的概念,在量子计算的过程中使用量子旋门实现染色体的训练,然后引入量子交叉克服了早熟收敛现象,避免了遗传算法中繁琐的交叉、变异过程.最后设计实现了并行的卷积神经网络,使用并行量子遗传算法优化了卷积神经网络权值,实现了并行量子遗传神经网络人脸识别系统.实验结果表明,相对于原来的遗传算法,该算法在鲁棒性和实验速度上都有明显的提高.
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| 关 键 词： | 多核并行 量子计算 遗传算法 神经网络 |
| 收稿时间： | 2018-04-20 |
| 修稿时间： | 2018-04-20 |
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