Quantum neural networks (QNN) refers to the class of neural network models, artificial or biological, which rely on principles inspired in some way from quantum mechanics. Two different classes may be generally distinguished: The class of quantum neural networks which explicitly use concepts from quantum computing, such as superposition, interference, entanglement or qubits and qubit registers.

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  • Quantum neural networks (QNN) refers to the class of neural network models, artificial or biological, which rely on principles inspired in some way from quantum mechanics. Two different classes may be generally distinguished: The class of quantum neural networks which explicitly use concepts from quantum computing, such as superposition, interference, entanglement or qubits and qubit registers. Several authors have published papers on this type of QNN, however most have remained at the purely theoretical level, especially since most proposals require a functional quantum computer to be implemented. Some proposed models are networks where the neuron is modeled like a qubit, and quantum associative memory (a quantum equivalent of a hopfield network). Models of biological neural networks (e. g animal and human brains) which use concepts from quantum computing and quantum mechanics to explain the exceptional performance of biological brains as opposed to conventional computing devices, or to explain why humans (and eventually other animals) exhibit consciousness, while current computers do not. See ideas about the quantum mind.
  • Neuronale Schaltkreise sind in ihrer Arbeitsweise dem biologischen Nervensystem nachempfunden. Neuronale Schaltkreise beruhen auf der Technik künstlicher neuronaler Netze. Die Arbeitsweise Neuronaler Schaltkreise ist in der Regel Parallel Distributed Processing oder eine alternative davon abgeleitete Technik. Überlegungen neuronale Schaltkreise für Neuroprothesen zu nutzen gibt es seit langem . Bislang sind Versuche solcher Realisierungen nicht über das Stadium von Tierversuchen hinausgekommen. Neuronale Schaltkreise haben sich in verschiedenen Bereichen als adaptive Filter und Regelkreise bewährt, sowie in der digitalen Bildverarbeitung (Bilderkennung, industrielle Qualitätssicherung). Die Leistung der künstlichen neuronalen Schaltkreise ist bislang weit hinter der natürlicher Systeme zurückgeblieben. Möglicherweise ändert sich das schlagartig, sobald diese Technologie mit Nanotechnologie und Quanteninformationstechnologie verbunden wird. Solche Verbindungen werden in jüngster Zeit als quantum neural network (QNN oder QANN) diskutiert. Eine besondere Variante ist dabei das fuzzy quantum neural network (bzw. fuzzy quantum artificial neural network), siehe Fuzzy-Logik.
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  • Quantum neural networks (QNN) refers to the class of neural network models, artificial or biological, which rely on principles inspired in some way from quantum mechanics. Two different classes may be generally distinguished: The class of quantum neural networks which explicitly use concepts from quantum computing, such as superposition, interference, entanglement or qubits and qubit registers.
  • Neuronale Schaltkreise sind in ihrer Arbeitsweise dem biologischen Nervensystem nachempfunden. Neuronale Schaltkreise beruhen auf der Technik künstlicher neuronaler Netze. Die Arbeitsweise Neuronaler Schaltkreise ist in der Regel Parallel Distributed Processing oder eine alternative davon abgeleitete Technik. Überlegungen neuronale Schaltkreise für Neuroprothesen zu nutzen gibt es seit langem .
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  • Quantum neural network
  • Neuronaler Schaltkreis
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