什么是量子神经网络

A. 生命体的意识到底是哪来的

如何回答人的意识是哪儿来的？有两种截然不同的回答，代表对立的两条哲学路线，代表两种各自相互独立的哲学上的党派性。恩格斯明确指出，全部哲学，特别是近代哲学的重大的基本问题，是思维和存在的关系问题。为什么这么说呢？怎么样理解这句话？这就是区分唯物主义和唯心主义的界限和分水岭，世界的本质是精神的，还是物质的？承认物质第一性、精神第二性，世界统一于物质，这是唯物主义;认为精神第一性，物质第二性，世界统一于精神，则是唯心主义。列宁提出存在着两条对立的认识路线:从物到感觉和思想呢？还是从思想和感觉到物？后者否认思想和感觉的客观基础，认为物质是思想和感觉的产物，世界是人的表象。所谓从物到感觉和思想，是唯物主义认识路线，认为人的感觉、思想、意识是对物的反映。意识是人的大脑的属性，是物质高度发展的产物，感觉和意识是人脑对世界的反映，感觉本身不是物质，是客观世界转化主观意识的中间环节，作为认识主题，通过感性认识，经过眼耳鼻舌身及嗅觉、味觉、触觉、视觉、听觉和第六感觉，身临其境，在为生存生活的现实、实践活动的 社会 环境中，受到影响得到反映，渗透到大脑意识中来，经过大脑加工处理形成意识或思想。 社会 实践活动具有主观见之于客观的特点，具有直接的现实性，是形成意识和思想的基础。人类意识的产生，是同语言与思维一起，从猿到人的进化与劳动中过程中，通过三弊老穗百多万年的、从古猿到直立行走的类人猿，再经过三百多万年，直立人制造工具，钻木取火，其大脑容量扩大、身体物理生物生理特征，更加接近我们人类。在这里，猿人聚集行动，为了生存需要制造工具，劳动是猿转化为人的根本动力，是人和动物区别的根本标志。猿人的劳动是大脑意识形成与进化成为人的大脑意识的根本的实践基础。

瞌睡家不揣浅陋，聊一聊个人的理解，以待有识之士。“意识”这个词本源上是佛教词汇，是佛教传入中国之后产生的。

按照佛教的世界观，我们人类有“眼、耳、鼻、舌、身”再加上一个会思考的大脑佛教中称为“意”的一共六种感受器官，称之为 “六根” 。与其相对应的，世界有又有六种特性可以被这“六根”所感受，分别是“色、声、香、味、触、法”，称之为 “六境” 或者 “六尘”。 这六根在内，六尘在外，共同作用下产生了 “ 六识 ”。 因为六根、六尘是识产生的基础，所以又合称 “十二入”。

所谓 “识” ， 意思是依于尘境而其分别 ，简单说 就是明了识辨事物的功能，与六根、六尘分别对应为“眼识、耳识、鼻识、舌识、身识、意识”，称之为 “ 六识 ”。

注：这里说的“六根”“六境”“六识”合称“十八界”，是佛学中的重要概念。

所谓 “意识” ，我们常说是“第六识”，也不过是“六识”之一。要理解“意识”是哪里来的，可以参考其他五识。眼根若对色尘，即生眼识；耳根若对声尘，即生耳识；鼻根若对香尘，即生鼻识；舌根若对味尘，即生舌识；身根若对触尘，即生身识。也就是眼睛的视觉能力，耳朵的听觉能力，鼻子的嗅觉能力，舌头的味觉能力，身体的触觉能力。我们很容易理解这五种感官能力是生理构造上的原因形成的，没有什么太过神秘的。但是这个“意识”，一般人很难理解。实际上前五识感受的都是外部世界，而意识是我们的大脑也就是意根对着这感受的分析，就像计算机能计算，大脑也能分析，所以意识也是一种生理功能。

因为我们普遍的把“意识”当成了我们自己，甚至是连“识”都不管了，直接把“意”当做了我们自己。我们自己如何理解我们自己？“意”在我们看来就是心念，就是你心里那个旁白，也可能是一种声音，一个画面。这个在你脑子里不停讲话翻来覆去的家伙绝不是你自己。很简单就可以证明，你大多数时候做不到不让它讲话，也做不到不让它出现。如果它是你的话，你怎么控制不了它？这个“意”就像是你眼睛里的色彩，耳朵里的声音，当它也是你的一种感受，不过是以念头的形式出现。而深藏在幕后的那个你能够分辨哪个意念是好的，租卜哪个意念是坏的，哪个意念是你想要的，哪个意念是你讨厌的，这个动作就是“识”。对你自己的意念的分别和分辨，就是“识”。这两种状态合并在一起就是“含码意识”。

“意”不是你自己，“识”也不是你自己。观音菩萨“行深般若菠萝蜜多时”能够照见“五蕴皆空”，能够断六根，绝六尘，能够无“眼界”乃至无“意识界”，最终可以远离颠倒梦想究竟涅槃。能够认清这个“第六识”的意识，也不是很容易的。

意识从哪儿来？这个问答说了很多次了。不太想说了。

意识是人脑的“产物”；人脑“分泌物”---信息，量子信息，自然量子编码信息。

意识是人脑神经网络，量子神经网络的产物，量子神经网络拓扑空间上的，神经网络张量上的经验函数空间，泛函空间。

人类习得的每一个经验，都是人脑神经网络上，一条信号的量子干涉路径，形成的量子信号路径函数。这个经验是以泛函形式，存储在整个神经网络拓扑上。人的意识是量子信息，将量子信号路径函数“编码”在大脑神经网络拓扑上。

人的意识每次产生，都将形成大脑神经网络上的一次拓扑形变，一个神经网络张量空间上的一个变换，一个流形“划过”。

人的意识是整个大脑整体运行，拓扑形变的结果，没有所谓的脑细胞运用了百分之多少一说。什么爱因斯坦只用了其大脑的10%、5%，这都是神棍在哪骗人瞎说！

人的意识是量子信息过程。人的梦境是人的潜意识海，量子叠加态信息。人清醒状态的意识是量子本征态信息。这里又分为两种模：实波量子干涉信号和几率波量子干涉信号。

实波量子干涉信号是大量粒子(电子、离子、光子)流，通过脑细胞的离子通道，形成的实波量子干涉信号；就是人的正常交往、管理信号和经验信号。

几率波量子干涉信号是单个或若干个粒子流，通过脑细胞的离子通道，形成的几率波量子干涉信号---狄拉克单量子干涉信号；就是人的抽象思维状态。

生命体的意识到底是哪来的?你要真想知道答案，那么让我告诉你，它是从生命的夲体中来的。这并不是问题的关键，意识的出现也不是关键，关键是你如何认识这个本体。

你要是认为你这个物质的身体夲身就是夲体，那么正如传统的科学家所说的，你就是你大脑中的电波，数据和苻号。这些电波，数字和符号通过你感官的反映不断地产生着意识。而一旦你物质的身体死亡，那些依附大脑构造而产生出来的电波，数据和符号也将随之消失，意识也就无处可来，当然也就不存在了。

反之，你如果认为你生命的夲体，是目前科学家还没有证实到的，是与物质的身体共存的，非物质的夲原的话，那么，这个夲体也同样会随着你感官的反映不断地产生着意识，你的意识也就出现了。即使你物质的身体死亡之后，你那非物质的本体也将独立地存在，并随缘而进入不同时空的境界或生物体内，循环往复，不断进化，直到永远……。

想要求证这一点，目前从量子及弦理论上，从波粒二象性的分折中己可见端倪，但离真正发现宇宙的秘密和真相，十万八千里还多一点。

无生物转化为有生物，同时无生物能量就转化为有生物能量。生物能量的运动形态就是＂意一一反应＂；＂识一一认知＂。两种运动功能相结合，就是意识。所以，意识是生物能的表现形弍，它是无生物原素，如碳、氮、氧、磷、硅等在地球这样自然环境中，通过水、温度、阳光、运动形态和时间等条件下逐渐化合，转化成氨基酸、蛋白质，结成有意识运动形态的原子团、分子团、细胞体，发展成单细胞生物、多细胞生物，发展成植物、动物;経过数亿年的发展，形成人类的恼细胞、恼神经细胞而产生人们意识运动。这种意识的渊源已经被科学家的试验研究证明了的。但是要解开人脑几千亿颗人脑不同的分子、原子团、细胞团的运动规律之迷，还需经过科学研究的长期艰苦的 探索 过程，总有一天人类能够自己认识自己，完全掌握生物能的应用，向宇宙人类发展。但是这种生物能的存在，已经为地球上生物的生存活动，所完全证明了的。比如如果没有生物能、氨基酸、蛋白质就不能自然生存；单细胞生物就不能生生灭灭：植物就不能反应春秋; 动物就不能径过基因传承，这就是最有力的事实证明啊！

意识这个课题，是困扰当今科学家和哲学家的一个近乎于无解的课题。这涉及到对世界的一个根本认识的问题，从古至今基本上就是分为两大观点，一个是唯物论，一个是唯心论，现代科学基本上是建立在唯物论的基础之上，而我们从小接触最多的哲学观点是辩证唯物论。在量子力学的兴起以后，量子的不确定原理，引发了哲学界更大的争论，很多科学家都认为意识是独立存在的，意识与物质之间是相互影响。如果再加入多维空间的理论，那么意识就可以看作是一个多维空间存在的物质驱动程序！用常用的电脑做例子，硬件好比人的身体，意识就是各个硬件的驱动程序，操作系统就是不同纬度空间的界面，应用程序就是在这个空间个性化功能展示！

人的意识从何而来呢？上帝为什么选择了人类而非其它物体？为何又让意识的个人载体速朽？

其实，这里有个脑洞，意识是本来就有的，正如最近被证明了的“知识不是学习得来的，而是先天存在于人脑之意识中的。学习，只是在内部掘矿的过程”一样。

意识先于人类存在，因意识需要投射至具体形态以作载体，且需要具态主动来契合意识，去主动靠拢它并接受它王者般的垂顾投射，而非意识主动去靠拢具象。因为意识是上帝所生养的无比尊贵的公主，上帝按照意识所要求的既定尺寸与形状赋形完毕后，便给这个新创生命起了名字：人。

上帝的女儿便下嫁给了人类。

其它动物先于人类被创造出来，因其具态已成型，非与意识的特殊要求与身份相配，所以失去了意识投射与寄寓的机会与荣光。

人类以速朽的躯壳，承载金石般永生的意识，本是不配的，但在上帝的安排下，人类个体的繁衍又很好地解决了意识的传承问题。上帝为何不让个体永生？因为怕人类完成对意识的完全开发。

所以上帝只许人类个体以百年之期，而在此期内，是绝对无法完成彻底脑开发的，正如速度被绝对限制在光值以内。

准确的说，不是生命体的意识，应该是人的意识是怎么来的。生命处在人的状态时，人就产生了思想意识和思维，它们是怎么产生和发展存在的呢？生命体(不是灵魂)的觉知性与身体的眼耳鼻舌身的结合以后，对外界就开始了认识，认识的过程是先有概念，然后是判断，最后是推理。这样就不断的形成了系统文化，不同的判断产生了不同的理论，文化等，简单说认识的不同就产生了不同的意识，于是在人类的 历史 中沿续发展。意识没有生命体的觉知性和身体眼耳鼻舌身相结合就不可能产生存在。

这么重大的问题，因为不怕天下人耻笑，所以也来掺合两句，不一定准确。老子在道德经里讲，无，名天地之始，有，名万物之始。此两者同出而异名。在这里我们也应该明了了，世间的有无只是名相的不同！有无一体，没有分别！无就是有，有就是无。因此不必太执著有，因为有了还无，或者说有本身就是无。这里的无究竟指的是什么呢？其实它就是宇宙的本觉体性，在人它就是我们的灵知之性。在此，我们不拿物质来界定，因为如果物质能产生灵知之性，世界上的事就变得非常简单了。这种灵知之性，具有见所发识的本能！为什么不说见物发识，因为人们很容易把物和物质相混淆，在两千多年前人们应该还没有物质这一概念。这里的所，可以理解成东西的概念，不一定是物质的概念。注意，见所发识是人的本觉灵性的一种能力！可以用佛家的一句话，叫法尔自然。在大脑可以说只起网络的做用。在宇宙间有，声，光，味，嗅，触，法等现象。所以，可以得出结论，意识是人的本觉之性的能力。

B. 中国首个量子计算机操作系统发布标志着什么

2月8日，首款国产量子计算机操作系统——“本源司南”在安徽省合肥市正式发布，标志着国产量子软件研发能力已达国际先进水平。

该系统由合肥本源量子计算科技有限责任公司自主研发，实现了量子资源系统化管理、量子计算任务并行化执行、量子芯片自动化校准等全新功能。

此次发布的“本源司南”是我国首款量子计算机操作系统。本源量子研发团队利用量子卷积神经网络模型开发出的量子图像识别应用，可将图像识别任务转化为多个量子线路，在经过量子态数据编码之后，这些量子线路就处于排队等待运行状态。

(2)什么是量子神经网络扩展阅读

量子计算机的优势

相比经典计算机，量子计算机最突出的优势在于强大的计算能力，但目前全球范围内可供使用的量子计算机只有50台左右，如果不能做到有效利用，就会出现算力浪费情况。因此，量子计算机也需要操作系统对其进行有效调配和管理，硬软件协同发展才能让量子计算机实现落地应用。

随着量子计算时代的到来，“本源司南”不仅能让量子计算机运行得更加高效，还能培养用户使用国产量子操作系统的习惯，让国人在量子计算时代掌握真正的核心科技。

C. 科学家发布惊人理论：宇宙可能是一个巨大的神经网络，真是活的

宇宙到底是什么？其由什么构成？

曾经不止一次地看到过这样一个观点：宇宙就是一个庞大的生命体，其中所有物质都是其细胞和其他构成。

这看上去像是一个根据人类对生命发展演变研究而来的观点，只是很多年宇宙起源与本质的一种猜测。当然，没有人会评判这个猜想的真假，因为 目前谁都没有正确答案。 就像现在，就有物理学家认为宇宙本身就是一个巨大的神经网络。

去年8月份，美国物理学教授 文维塔饥腔利·范丘林（Vitaly Vanchurin） 在预打印服务器arxiv上发布了一段关宇宙的惊人言论。在名为《作为神经网络的这个世界》这篇论文中，范丘林打破了以往学界主流观点中的宇宙形成，重新定义了宇宙的本质， 认为宇宙本身就是一个巨大的神经网络。

说实话，刚看到这个观点时候，脑子里冒出来的第一个想法就是：提出这个观点的是人确定一名物理学家？

这并非完全否认此观点的正确性，而是这个观点确实 冲击了现实世界存在的本质可能， 有些难以想象。就拿人的大脑来说，如果宇宙在基本层面上是一个神经网络，那么宇宙中各种的物质就成了这个网络的组成部分，可能是代表其某一个功能的“树突”，这个“树突”难道就是各个类似于室女座那样的超星系团？

范丘林的观点该怎么理解呢？其实我们可以不用像上面的例子那样将其观点太过具象化，而是 将宇宙和神经网络运行理念进行结合。

神经网络的中一切活动，我们看作是量子或者原子的运动表现，符合经典的量子力学计算法则；非常明显的，在宇宙中， 所有空间的物质运动挪用量子力学观点的的话同样适用。

反过来， 神经网络部分原理可以用来描述宇宙实际的物理运行变化， 不管是用来推敲一个星系的运行的规律，还是研究一个超星系团的构成，带肢顷都可以和神经网路的某些通路解释对上。

这么来理解的话，似乎也能将宇宙和生命体之间的存在的联系解释出来。那么宇宙和生命的形成又是否存在共性呢？

从物质组成上看，世间万物我们都已将其看作是一颗 原子 ，这么说来 万物的本质都是以一样的， 只是后期的组合方式不同引起不同形态偏差。

正如部分人想象的那样， 宇宙是个巨大的细胞或者生命体，蠢陆我们都是这个细胞内的物质或者微生物。 而根据题目中观点，再结合现代 科技 下观测到的宇宙形态，我们也不难想象到其中的联系。

比如曾在2012年《自然》6月刊杂志上发布的一篇关于大脑神经和宇宙结构的构成对比的论文。生命的神经元和神经间质之间的影响和构成关系，正同宇宙星体构成星系团的过程及其相似。

总的宇宙形态 看上去就像是由一个个圆形的星际物质构成的网状物， 和大脑神经元系统的构成几乎一模一样。

这样的现象一时之间不知道到底应该感叹造物主的神奇，还是感叹宇宙或者生命的奇妙？所以，宇宙有没有可能真的就是一个巨大的神经网络？如果宇宙真的是活的，那人类又是什么？

从宇宙是个神经网络的观点来说看的话，宇宙就是活的，它的诞生就像是一个生命细胞的出现，随着细胞分裂（宇宙大爆炸）、物质或能量重组（星球诞生）、物质成型（星系运动变化）和生命成熟（宇宙“神经元”构成）等， 就像是一个完整的生命出现的机制。

而恰巧， 大脑中有1000亿个神经细胞， 每个神经细胞又会延伸出2000到数万个不等的“树突”连接。生命体中所有物质组成部分从根上说就是同一种原子构成，后面形成了不同的组织， 这就对应这宇宙空间中不同形态的星球和星系， 那人类在其中的分量几乎就可以忽略不计了。

从生命体本身异同上来说，虽然所有部分都受到心脏或者大脑的控制，但同时各个部分又有各自的不同功能表现， 既有统一，又有差异； 宇宙也正是这样，太阳系、银河系再到超星系，既可以拆分出来独立研究，也能将其作为一个整体观测。

而当中出现的某些精密的运行法则，不论是计算物质最小的幺米（ym）还是宇宙最大的天文单位，皆可利用固定论法则计算。

当然，关于宇宙是个巨大的神经网络这个观点 并没有那么被科学界完全接受， 也并不存在更多的现实证明，只能说在理论上，宇宙和神经元的确 有相似的重合规律。

D. LANL的研究人员证明，量子卷积神经网络中不存在「贫瘠高原」

编辑 | 萝卜皮

随着量子计算机的出现，已经提出了许多不同的架构，它们可以提供优于经典对应物的优势。量子神经网络（QNN）是最有前途的架构之一，其应用包括物理模拟、优化和更一般的机器学习任务。尽管 QNN 具有巨大的潜力，但已被证明表现出「贫瘠高原」，其中成本函数的梯度随系统大小呈指数级消失，使得该架构无法针对大型问题进行训练。

在这里，阿拉莫斯实验室（Los Alamos National Laboratory，LANL）与伦敦大学的研究人员合作，展示了一个特定的 QNN 架构不存在贫瘠高原。

研究人员分析了一种称为量子卷积神经网络（QCNN）的架构，该架构最近被提出用于解决量子数据的分类问题。例如，可以训练 QCNN 根据它们所属的物质相对量子态进行分类。且研究人员证明 QCNN 不会受到贫瘠高原的影响，因此将它们突出显示为在短期内实现量子优势的潜在候选架构。

该研究以「 Absence of Barren Plateaus in Quantum Convolutional Neural Networks 」为题，于 2021 年 10 月 15 日发布在《 PHYSICAL REVIEW X 》。

QNN 围绕有效分析量子数据的可能性引起了人们的兴趣。但这种兴奋已经被许多 QNN 架构的指数级消失梯度（称为贫瘠高原景观）的存在所缓和。最近，已经提出了QCNN，涉及一系列卷积层和池化层，这些层减少了量子比特的数量，同时保留了有关数据特征的信息。

QCNN 的示意图。

在这项工作中，研究人员严格分析了 QCNN 架构中参数的梯度缩放。结果发现梯度的方差消失的速度并不比多项式更快，这意味着 QCNN 没有表现出贫瘠的高原。该结果为随机初始化的 QCNN 的可训练性提供了分析保证，这突出了 QCNN 在随机初始化下可训练。这与许多其他 QNN 架构不同。

为了得出结果，研究人员引入了一种新的基于图的方法来分析 Haar 分布式幺正的期望值；这可能在其他情况下有用；另外，研猛此老究人员进行了数值模拟，以验证分析结果。

QCNN 的张量网络表示。

作为一种人工智能方法，QCNN 受到视觉皮层的启发。因此，它们涉及一系列卷积层或过滤器，与池化层交错，在保持数据集的重要特征的同时降低数据的维度。这些神经网络可枝升用于解决一系列问题，从图像识别到材料发现。克服贫瘠的高原是挖掘量子计算机在人工智能应用中的全部潜力并展示其优于经典计算机的关键。

Marco Cerezo（论文合著者之一）说，到目前为止，量子机器学习的研究人员分析了如何减轻贫瘠高原的影响，但他们缺乏完全避免它的理论基础。LANL 的工作展示了一些量子神经网络实际上不受贫瘠高原的影响。

「有了这个保证，研究人员现在将能够筛选关于量子系统的量子计算机数据，并将这些信息用于研究材料特性或发现新材料等方面。」LANL 的量子物理学家 Patrick Coles 说。

Coles 认为，随着研究人员更频繁地使用近期量子计算机并生成越来越多的数据，将会出现更多量子人工智能算法的应用程序——所有机器学习程序都需要大量数据。

QCNN 架构的 GRIM 模块。

40 多年来，物理学家一直认为量子计算机将被证明可用于模拟和理解粒子的量子系统，这会扼杀传统的经典计算机。LANL 研究证明稳健的量子卷积神经网络类型有望在分析量子扒滑模拟数据方面获得应用。

「量子机器学习领域起步较晚。」Coles 说，「关于激光有一句名言，当它们第一次被发现时，人们说它们是寻找问题的解决方案。现在到处都在使用激光。同样，我们中的许多人怀疑量子数据能否变得高度可用，可能意味着量子机器学习也会起飞。」

例如 Coles 所说，研究重点是陶瓷材料作为高温超导体，这可以改善无摩擦运输，例如磁悬浮列车。但是，分析材料中受温度、压力和杂质影响的大量相的数据，并对相进行分类是一项超出经典计算机能力的艰巨任务。使用可扩展的量子神经网络，量子计算机可以筛选关于给定材料的各种状态的大量数据集，并将这些状态与相相关联，以确定高温超导的最佳状态。

论文作者 Arthur Pesah 表示：「随着 QNN 领域的蓬勃发展，我们相信对其他候选架构进行类似的分析非常重要，我们工作中开发的技术可以用作此类分析的蓝图。」

论文链接： https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.11.041011

相关报道： https://phys.org/news/2021-10-breakthrough-proof-path-quantum-ai.html

E. 深度神经网络具体的工作流程是什么样的

所谓神经网络算法，就是对人类学习能力的一种模拟算法。理论认为人的认知模式，处事方式是存储在神经元与神经元之间的连接上的，称为“神经元连接权重”，人脑神经布局类似网状结构，神经元是网的交叉点，权重就是网的连线，这些连线有粗有细，也就是权重的大小不同。而人类的学习能力就是去不断改变权重的值，从而改变自己的认知模式和处事方式，简单的说，不同人对同一个外部事物有不同看法，就是因为同样的初始信号，在不同粗细的神经元连线放大或缩小后，变成了侧重点不同的最终信号。最开始的“感知机"只用了2层神经元，即输入层和输出层，发现很多问题无法模拟，最著名的就是“异或”问题。 后来聪明的人在输入层和输出层之间加了一层神经元叫做隐藏层，3层的神经网络已经可以模拟二维上的任意函数曲线。只不过此时对“连接权重”的训练过程就变得非常复杂，通常使用一种叫“误差反传”的计算方法。参考人脑，人脑大概有亿级层数的神经元（当然，人脑是多任务处理器集合，某些特定的任务如人脸识别，只需用到大脑的某个局部）。于是人们会猜想，更多的隐藏层是否会有更高的学习效果。事实证明的确如此，随着隐藏层数的增加，一些图片，语音的识别率越来越高。因此，就有了深度神经网络这一概念。但隐藏层数越多训练过程也越复杂，且误差会在多层传递的时候衰减，导致GradientVanish问题，最终导致训练结果收敛在局部最优或者难以收敛。后来又有聪明的人不断改进误差训练算法，神经网路的层数深度越来越大，现在最NB的是微软的“残差神经网络”，已经将隐藏层提高至152层。

F. 信号处理的神经网络方法

信号处理的神经网络方法如下：

1、原数据可能数据量很大，维数很，计算机处理起来时间复杂度很高，预处理可以降低数据维度写作猫。数据的很多特性非常影响神经网络等分类模型的效果。

2、比如数据值得分布不在一个尺度上，当地气温值与当地月工资显然不在一个数量级上，这时，需要数据规范化，把这两个特征的数据都规范到0到1，这样使得它们对卖弊模型的影响具有同样的尺度。

我们挑选BP、RBF、SOFM、LVQ、Hopfield这5种已成功应用于解决实际信号处理问题的网络结构进行详细介绍，并对如何利用它们解决信号处理问题进行分析。另外还介绍了量子比特神经网络这种新兴网络结构。

G. bp神经网络与量子行为粒子群算法有什么不一样

这四复个都属于人工智能算法的范畴。制其中BP算法、BP神经网络和神经网络
属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。
神经网络模拟人类大脑神经计算过程，可以实现高度非线性的预测和计算，主要用于非线性拟合，识别，特点是需要“训练”，给一些输入，告诉他正确的输出。若干次后，再给新的输入，神经网络就能正确的预测对于的输出。神经网络广泛的运用在模式识别，故障诊断中。BP算法和BP神经网络是神经网络的改进版，修正了一些神经网络的缺点。
遗传算法属于进化算法，模拟大自然生物进化的过程：优胜略汰。个体不断进化，只有高质量的个体（目标函数最小（大））才能进入下一代的繁殖。如此往复，最终找到全局最优值。遗传算法能够很好的解决常规优化算法无法解决的高度非线性优化问题，广泛应用在各行各业中。差分进化，蚁群算法，粒子群算法等都属于进化算法，只是模拟的生物群体对象不一样而已。