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Realizing number recognition with simulated quantum semi-restricted boltzmann machine

Communications in Theoretical Physics 2022年第9期74卷 33-38页

作者： Fuwen Zhang Yonggang Tan Qing-yu Cai School of Physics Zhengzhou UniversityZhengzhou 450001China Innovation Academy for Precision Measurement Science and Technology Chinese Academy of SciencesWuhan 430071China School of Physics and Electronic Information Luoyang Normal UniversityLuoyang 471934China Center for Theoretical physics Hainan UniversityHaikou 570228China School of Information and Communication Engineering Hainan UniversityHaikou 570228China

quantum machine learning based on quantum algorithms may achieve an exponential speedup over classical algorithms in dealing with some problems such as *** this paper,we use the method of training the lower bound of the average log likelihood function on the quantum boltzmann machine(QBM)to recognize the handwritten number datasets and compare the training results with classical *** find that,when the QBM is semi-restricted,the training results get better with fewer computing *** shows that it is necessary to design a targeted algorithm to speed up computation and save resources.

关键词： machine learning quantum boltzmann machine quantum algorithm

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