多宇宙并行量子遺傳神經網絡人臉識別算法研究
摘要：針對傳統遺傳算法交叉、變異過程過于繁瑣和神經網絡在極值判斷及收斂速度受限等問題,提出了一種并行的量子遺傳算法優化神經網絡權值的算法.首先引入了量子計算的概念,在量子計算的過程中使用量子旋門實現染色體的訓練,然后引入量子交叉克服了早熟收斂現象,避免了遺傳算法中繁瑣的交叉、變異過程.最后設計實現了并行的卷積神經網絡,使用并行量子遺傳算法優化了卷積神經網絡權值,實現了并行量子遺傳神經網絡人臉識別系統.實驗結果表明,相對于原來的遺傳算法,該算法在魯棒性和實驗速度上都有明顯的提高.
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