The idea of quantum neural network first presented in is a conjunction of the concept of artificial neural network and that of quantum computation. The first systematic study of artificial quantum neural networks was presented in T. Menner Ph.D. Thesis (1998). The works of Menner and Narayanan, Kouda, Matsui and Nishimura, Altaisky, Zhou and othershave laid the basis for the quantum-inspired learning algorithms, which are now in use in different teaching programs and computer games. The first scalable model of artificial quantum neural network suitable for practical applications has been implemented by D-Wave Systems Inc. It is a quantum Hopfield network implemented on superconducting quantum interference devices (SQUID). In present paper, we analyze the principles and possibilities of alternative implementation of quantum neural network on the basis of quantum dots and quantum wires. The prospectives of application of quantum neural networks to automatic control, associative memory devices, and simulation of biological and social networks are considered.%Идея искусственных квантовых нейронных сетей, впервые сформулированная в работе, представляет собой объединение концепции искусственной нейронной сети и парадигмы квантовых вычислений. Первое систематическое рассмотрение искусственных квантовых нейронных сетей было дано в диссертации Т. Меннера (1998). На основании работ Меннера, Нарайа-нана, Коды, Матцуи, Нишимуры, Алтайского, Чжоу и др. были построены квантово-инспирированные алгоритмы обучения нейронной сети, используемые в настоящее время в различных обучающих программах и компьютерных играх. Первая масштабируемая аппаратно реализованная модель искусственной квантовой нейронной сети, годная к практическому использованию, была разработана компанией D-wave Systems Inc. и представляет собой квантовую сеть Хопфилда, построенную на основе сверхпроводящих квантовых интерференционных устройств SQUID. В настоящей работе анализируются принципы и возможности альтернативной реализации квантовых нейронных сетей на основе квантовых точек. Рассматривается возможность использования квантовых нейросетевых алгоритмов в системах автоматизированного управления, в устройствах ассоциативной памяти, при моделировании биологических и социальных сетей.
展开▼
机译：首先提出的量子神经网络的思想是人工神经网络和量子计算思想的结合。 T. Menner博士介绍了人工量子神经网络的第一个系统研究。论文（1998）。 Menner和Narayanan，Kouda，Matsui和Nishimura，Altaisky，Zhou等人的著作为量子启发式学习算法奠定了基础，这些算法现在已用于不同的教学程序和计算机游戏中。 D-Wave Systems Inc.已实现了适合实际应用的第一个可扩展的人工量子神经网络模型。它是在超导量子干扰设备（SQUID）上实现的量子Hopfield网络。在本文中，我们分析了基于量子点和量子线的量子神经网络替代实现的原理和可能性。量子神经网络的应用程序的自动控制，关联的存储器设备，以及生物和社会网络的仿真的社会展望被考虑。％Идеяискусственныхквантовыхнейронныхсетей，впервыесформулированнаявработе，представляетсобойобъединениеконцепцииискусственнойнейроннойсетиипарадигмыквантовыхвычислений。 Первоесистематическоерассмотрениеискусственныхквантовыхнейронныхсетейбылодановдисссертаци。 Меннера（1998）。 НаоснованииработМеннера，Нарайа-нана，Коды，Матцуи，Нишимуры，Алтайского，Чжоуидр。 былипостроеныквантово-инспирированныеалгоритмыобучениянейроннойсети，используемыевнастоящеевремявразличныхобучающихпрограммахикомпьютерныхиграх。 Перваямасштабируемаяаппаратнореализованнаямодельискусственнойквантовойнейроннойсети，годнаякпрактическомуиспользованию，быларазработанакомпаниейd波系统公司ипредставляетсобойквантовуюсетьХопфилда，построеннуюнаосновесверхпроводящихквантовыхинтерференционныхустройствSQUID。 Внастоящейработеанализируютсяпринципыивозможностиальтернативнойреализацииквантовыхнейронн Рассматриваетсявозможностьиспользованияквантовыхнейросетевыхалгоритмоввсистемахавтоматизированногоуправления，вустройствахассоциативнойпамяти，примоделированиибиологическихисоциальныхсетей。
展开▼
