Numer: 02/2021 Str. 36
Autorzy: Wiesław Citko , Wiesław Sieńko :
Tytuł: Inspirowane kwantowo sieci neuronowe typu Hopfielda
Streszczenie: W pracy przedstawiono koncepcję sieci neuronowej o zespolonych parametrach (Q-inspired). Realizacja takiej sieci wykorzystuje hermitowską macierz połączeń pomiędzy neuronami. Zaproponowano również model uczenia maszynowego zrealizowany na bazie zespolonego aproksymatora. Wykazano przydatność takiego aproksymatora w analizie sygnałów w szczególności do realizacji dyskretnej transfomacji Fouriera (DFT) oraz odwrotnej dyskretnej transformacji Fouriera (IDFT).
Słowa kluczowe: inteligencja obliczeniowa, uczenie maszynowe, kwantowo inspirowane sieci neuronowe, DFT.