什麼是量子神經網路

A. 生命體的意識到底是哪來的

如何回答人的意識是哪兒來的？有兩種截然不同的回答，代表對立的兩條哲學路線，代表兩種各自相互獨立的哲學上的黨派性。恩格斯明確指出，全部哲學，特別是近代哲學的重大的基本問題，是思維和存在的關系問題。為什麼這么說呢？怎麼樣理解這句話？這就是區分唯物主義和唯心主義的界限和分水嶺，世界的本質是精神的，還是物質的？承認物質第一性、精神第二性，世界統一於物質，這是唯物主義;認為精神第一性，物質第二性，世界統一於精神，則是唯心主義。列寧提出存在著兩條對立的認識路線:從物到感覺和思想呢？還是從思想和感覺到物？後者否認思想和感覺的客觀基礎，認為物質是思想和感覺的產物，世界是人的表象。所謂從物到感覺和思想，是唯物主義認識路線，認為人的感覺、思想、意識是對物的反映。意識是人的大腦的屬性，是物質高度發展的產物，感覺和意識是人腦對世界的反映，感覺本身不是物質，是客觀世界轉化主觀意識的中間環節，作為認識主題，通過感性認識，經過眼耳鼻舌身及嗅覺、味覺、觸覺、視覺、聽覺和第六感覺，身臨其境，在為生存生活的現實、實踐活動的 社會 環境中，受到影響得到反映，滲透到大腦意識中來，經過大腦加工處理形成意識或思想。 社會 實踐活動具有主觀見之於客觀的特點，具有直接的現實性，是形成意識和思想的基礎。人類意識的產生，是同語言與思維一起，從猿到人的進化與勞動中過程中，通過三弊老穗百多萬年的、從古猿到直立行走的類人猿，再經過三百多萬年，直立人製造工具，鑽木取火，其大腦容量擴大、身體物理生物生理特徵，更加接近我們人類。在這里，猿人聚集行動，為了生存需要製造工具，勞動是猿轉化為人的根本動力，是人和動物區別的根本標志。猿人的勞動是大腦意識形成與進化成為人的大腦意識的根本的實踐基礎。

瞌睡家不揣淺陋，聊一聊個人的理解，以待有識之士。「意識」這個詞本源上是佛教詞彙，是佛教傳入中國之後產生的。

按照佛教的世界觀，我們人類有「眼、耳、鼻、舌、身」再加上一個會思考的大腦佛教中稱為「意」的一共六種感受器官，稱之為 「六根」 。與其相對應的，世界有又有六種特性可以被這「六根」所感受，分別是「色、聲、香、味、觸、法」，稱之為 「六境」 或者 「六塵」。 這六根在內，六塵在外，共同作用下產生了 「 六識 」。 因為六根、六塵是識產生的基礎，所以又合稱 「十二入」。

所謂 「識」 ， 意思是依於塵境而其分別 ，簡單說 就是明了識辨事物的功能，與六根、六塵分別對應為「眼識、耳識、鼻識、舌識、身識、意識」，稱之為 「 六識 」。

註：這里說的「六根」「六境」「六識」合稱「十八界」，是佛學中的重要概念。

所謂 「意識」 ，我們常說是「第六識」，也不過是「六識」之一。要理解「意識」是哪裡來的，可以參考其他五識。眼根若對色塵，即生眼識；耳根若對聲塵，即生耳識；鼻根若對香塵，即生鼻識；舌根若對味塵，即生舌識；身根若對觸塵，即生身識。也就是眼睛的視覺能力，耳朵的聽覺能力，鼻子的嗅覺能力，舌頭的味覺能力，身體的觸覺能力。我們很容易理解這五種感官能力是生理構造上的原因形成的，沒有什麼太過神秘的。但是這個「意識」，一般人很難理解。實際上前五識感受的都是外部世界，而意識是我們的大腦也就是意根對著這感受的分析，就像計算機能計算，大腦也能分析，所以意識也是一種生理功能。

因為我們普遍的把「意識」當成了我們自己，甚至是連「識」都不管了，直接把「意」當做了我們自己。我們自己如何理解我們自己？「意」在我們看來就是心念，就是你心裡那個旁白，也可能是一種聲音，一個畫面。這個在你腦子里不停講話翻來覆去的傢伙絕不是你自己。很簡單就可以證明，你大多數時候做不到不讓它講話，也做不到不讓它出現。如果它是你的話，你怎麼控制不了它？這個「意」就像是你眼睛裡的色彩，耳朵里的聲音，當它也是你的一種感受，不過是以念頭的形式出現。而深藏在幕後的那個你能夠分辨哪個意念是好的，租卜哪個意念是壞的，哪個意念是你想要的，哪個意念是你討厭的，這個動作就是「識」。對你自己的意念的分別和分辨，就是「識」。這兩種狀態合並在一起就是「含碼意識」。

「意」不是你自己，「識」也不是你自己。觀音菩薩「行深般若菠蘿蜜多時」能夠照見「五蘊皆空」，能夠斷六根，絕六塵，能夠無「眼界」乃至無「意識界」，最終可以遠離顛倒夢想究竟涅槃。能夠認清這個「第六識」的意識，也不是很容易的。

意識從哪兒來？這個問答說了很多次了。不太想說了。

意識是人腦的「產物」；人腦「分泌物」---信息，量子信息，自然量子編碼信息。

意識是人腦神經網路，量子神經網路的產物，量子神經網路拓撲空間上的，神經網路張量上的經驗函數空間，泛函空間。

人類習得的每一個經驗，都是人腦神經網路上，一條信號的量子干涉路徑，形成的量子信號路徑函數。這個經驗是以泛函形式，存儲在整個神經網路拓撲上。人的意識是量子信息，將量子信號路徑函數「編碼」在大腦神經網路拓撲上。

人的意識每次產生，都將形成大腦神經網路上的一次拓撲形變，一個神經網路張量空間上的一個變換，一個流形「劃過」。

人的意識是整個大腦整體運行，拓撲形變的結果，沒有所謂的腦細胞運用了百分之多少一說。什麼愛因斯坦只用了其大腦的10%、5%，這都是神棍在哪騙人瞎說！

人的意識是量子信息過程。人的夢境是人的潛意識海，量子疊加態信息。人清醒狀態的意識是量子本徵態信息。這里又分為兩種模：實波量子干涉信號和幾率波量子干涉信號。

實波量子干涉信號是大量粒子(電子、離子、光子)流，通過腦細胞的離子通道，形成的實波量子干涉信號；就是人的正常交往、管理信號和經驗信號。

幾率波量子干涉信號是單個或若干個粒子流，通過腦細胞的離子通道，形成的幾率波量子干涉信號---狄拉克單量子干涉信號；就是人的抽象思維狀態。

生命體的意識到底是哪來的?你要真想知道答案，那麼讓我告訴你，它是從生命的夲體中來的。這並不是問題的關鍵，意識的出現也不是關鍵，關鍵是你如何認識這個本體。

你要是認為你這個物質的身體夲身就是夲體，那麼正如傳統的科學家所說的，你就是你大腦中的電波，數據和苻號。這些電波，數字和符號通過你感官的反映不斷地產生著意識。而一旦你物質的身體死亡，那些依附大腦構造而產生出來的電波，數據和符號也將隨之消失，意識也就無處可來，當然也就不存在了。

反之，你如果認為你生命的夲體，是目前科學家還沒有證實到的，是與物質的身體共存的，非物質的夲原的話，那麼，這個夲體也同樣會隨著你感官的反映不斷地產生著意識，你的意識也就出現了。即使你物質的身體死亡之後，你那非物質的本體也將獨立地存在，並隨緣而進入不同時空的境界或生物體內，循環往復，不斷進化，直到永遠……。

想要求證這一點，目前從量子及弦理論上，從波粒二象性的分折中己可見端倪，但離真正發現宇宙的秘密和真相，十萬八千里還多一點。

無生物轉化為有生物，同時無生物能量就轉化為有生物能量。生物能量的運動形態就是＂意一一反應＂；＂識一一認知＂。兩種運動功能相結合，就是意識。所以，意識是生物能的表現形弍，它是無生物原素，如碳、氮、氧、磷、硅等在地球這樣自然環境中，通過水、溫度、陽光、運動形態和時間等條件下逐漸化合，轉化成氨基酸、蛋白質，結成有意識運動形態的原子團、分子團、細胞體，發展成單細胞生物、多細胞生物，發展成植物、動物;経過數億年的發展，形成人類的惱細胞、惱神經細胞而產生人們意識運動。這種意識的淵源已經被科學家的試驗研究證明了的。但是要解開人腦幾千億顆人腦不同的分子、原子團、細胞團的運動規律之迷，還需經過科學研究的長期艱苦的 探索 過程，總有一天人類能夠自己認識自己，完全掌握生物能的應用，向宇宙人類發展。但是這種生物能的存在，已經為地球上生物的生存活動，所完全證明了的。比如如果沒有生物能、氨基酸、蛋白質就不能自然生存；單細胞生物就不能生生滅滅：植物就不能反應春秋; 動物就不能徑過基因傳承，這就是最有力的事實證明啊！

意識這個課題，是困擾當今科學家和哲學家的一個近乎於無解的課題。這涉及到對世界的一個根本認識的問題，從古至今基本上就是分為兩大觀點，一個是唯物論，一個是唯心論，現代科學基本上是建立在唯物論的基礎之上，而我們從小接觸最多的哲學觀點是辯證唯物論。在量子力學的興起以後，量子的不確定原理，引發了哲學界更大的爭論，很多科學家都認為意識是獨立存在的，意識與物質之間是相互影響。如果再加入多維空間的理論，那麼意識就可以看作是一個多維空間存在的物質驅動程序！用常用的電腦做例子，硬體好比人的身體，意識就是各個硬體的驅動程序，操作系統就是不同緯度空間的界面，應用程序就是在這個空間個性化功能展示！

人的意識從何而來呢？上帝為什麼選擇了人類而非其它物體？為何又讓意識的個人載體速朽？

其實，這里有個腦洞，意識是本來就有的，正如最近被證明了的「知識不是學習得來的，而是先天存在於人腦之意識中的。學習，只是在內部掘礦的過程」一樣。

意識先於人類存在，因意識需要投射至具體形態以作載體，且需要具態主動來契合意識，去主動靠攏它並接受它王者般的垂顧投射，而非意識主動去靠攏具象。因為意識是上帝所生養的無比尊貴的公主，上帝按照意識所要求的既定尺寸與形狀賦形完畢後，便給這個新創生命起了名字：人。

上帝的女兒便下嫁給了人類。

其它動物先於人類被創造出來，因其具態已成型，非與意識的特殊要求與身份相配，所以失去了意識投射與寄寓的機會與榮光。

人類以速朽的軀殼，承載金石般永生的意識，本是不配的，但在上帝的安排下，人類個體的繁衍又很好地解決了意識的傳承問題。上帝為何不讓個體永生？因為怕人類完成對意識的完全開發。

所以上帝只許人類個體以百年之期，而在此期內，是絕對無法完成徹底腦開發的，正如速度被絕對限制在光值以內。

准確的說，不是生命體的意識，應該是人的意識是怎麼來的。生命處在人的狀態時，人就產生了思想意識和思維，它們是怎麼產生和發展存在的呢？生命體(不是靈魂)的覺知性與身體的眼耳鼻舌身的結合以後，對外界就開始了認識，認識的過程是先有概念，然後是判斷，最後是推理。這樣就不斷的形成了系統文化，不同的判斷產生了不同的理論，文化等，簡單說認識的不同就產生了不同的意識，於是在人類的 歷史 中沿續發展。意識沒有生命體的覺知性和身體眼耳鼻舌身相結合就不可能產生存在。

這么重大的問題，因為不怕天下人恥笑，所以也來摻合兩句，不一定準確。老子在道德經里講，無，名天地之始，有，名萬物之始。此兩者同出而異名。在這里我們也應該明了了，世間的有無只是名相的不同！有無一體，沒有分別！無就是有，有就是無。因此不必太執著有，因為有了還無，或者說有本身就是無。這里的無究竟指的是什麼呢？其實它就是宇宙的本覺體性，在人它就是我們的靈知之性。在此，我們不拿物質來界定，因為如果物質能產生靈知之性，世界上的事就變得非常簡單了。這種靈知之性，具有見所發識的本能！為什麼不說見物發識，因為人們很容易把物和物質相混淆，在兩千多年前人們應該還沒有物質這一概念。這里的所，可以理解成東西的概念，不一定是物質的概念。注意，見所發識是人的本覺靈性的一種能力！可以用佛家的一句話，叫法爾自然。在大腦可以說只起網路的做用。在宇宙間有，聲，光，味，嗅，觸，法等現象。所以，可以得出結論，意識是人的本覺之性的能力。

B. 中國首個量子計算機操作系統發布標志著什麼

2月8日，首款國產量子計算機操作系統——「本源司南」在安徽省合肥市正式發布，標志著國產量子軟體研發能力已達國際先進水平。

該系統由合肥本源量子計算科技有限責任公司自主研發，實現了量子資源系統化管理、量子計算任務並行化執行、量子晶元自動化校準等全新功能。

此次發布的「本源司南」是我國首款量子計算機操作系統。本源量子研發團隊利用量子卷積神經網路模型開發出的量子圖像識別應用，可將圖像識別任務轉化為多個量子線路，在經過量子態數據編碼之後，這些量子線路就處於排隊等待運行狀態。

(2)什麼是量子神經網路擴展閱讀

量子計算機的優勢

相比經典計算機，量子計算機最突出的優勢在於強大的計算能力，但目前全球范圍內可供使用的量子計算機只有50台左右，如果不能做到有效利用，就會出現算力浪費情況。因此，量子計算機也需要操作系統對其進行有效調配和管理，硬軟體協同發展才能讓量子計算機實現落地應用。

隨著量子計算時代的到來，「本源司南」不僅能讓量子計算機運行得更加高效，還能培養用戶使用國產量子操作系統的習慣，讓國人在量子計算時代掌握真正的核心科技。

C. 科學家發布驚人理論：宇宙可能是一個巨大的神經網路，真是活的

宇宙到底是什麼？其由什麼構成？

曾經不止一次地看到過這樣一個觀點：宇宙就是一個龐大的生命體，其中所有物質都是其細胞和其他構成。

這看上去像是一個根據人類對生命發展演變研究而來的觀點，只是很多年宇宙起源與本質的一種猜測。當然，沒有人會評判這個猜想的真假，因為 目前誰都沒有正確答案。 就像現在，就有物理學家認為宇宙本身就是一個巨大的神經網路。

去年8月份，美國物理學教授 文維塔飢腔利·范丘林（Vitaly Vanchurin） 在預列印伺服器arxiv上發布了一段關宇宙的驚人言論。在名為《作為神經網路的這個世界》這篇論文中，范丘林打破了以往學界主流觀點中的宇宙形成，重新定義了宇宙的本質， 認為宇宙本身就是一個巨大的神經網路。

說實話，剛看到這個觀點時候，腦子里冒出來的第一個想法就是：提出這個觀點的是人確定一名物理學家？

這並非完全否認此觀點的正確性，而是這個觀點確實 沖擊了現實世界存在的本質可能， 有些難以想像。就拿人的大腦來說，如果宇宙在基本層面上是一個神經網路，那麼宇宙中各種的物質就成了這個網路的組成部分，可能是代表其某一個功能的「樹突」，這個「樹突」難道就是各個類似於室女座那樣的超星系團？

范丘林的觀點該怎麼理解呢？其實我們可以不用像上面的例子那樣將其觀點太過具象化，而是 將宇宙和神經網路運行理念進行結合。

神經網路的中一切活動，我們看作是量子或者原子的運動表現，符合經典的量子力學計演算法則；非常明顯的，在宇宙中， 所有空間的物質運動挪用量子力學觀點的的話同樣適用。

反過來， 神經網路部分原理可以用來描述宇宙實際的物理運行變化， 不管是用來推敲一個星系的運行的規律，還是研究一個超星系團的構成，帶肢頃都可以和神經網路的某些通路解釋對上。

這么來理解的話，似乎也能將宇宙和生命體之間的存在的聯系解釋出來。那麼宇宙和生命的形成又是否存在共性呢？

從物質組成上看，世間萬物我們都已將其看作是一顆 原子 ，這么說來 萬物的本質都是以一樣的， 只是後期的組合方式不同引起不同形態偏差。

正如部分人想像的那樣， 宇宙是個巨大的細胞或者生命體，蠢陸我們都是這個細胞內的物質或者微生物。 而根據題目中觀點，再結合現代 科技 下觀測到的宇宙形態，我們也不難想像到其中的聯系。

比如曾在2012年《自然》6月刊雜志上發布的一篇關於大腦神經和宇宙結構的構成對比的論文。生命的神經元和神經間質之間的影響和構成關系，正同宇宙星體構成星系團的過程及其相似。

總的宇宙形態 看上去就像是由一個個圓形的星際物質構成的網狀物， 和大腦神經元系統的構成幾乎一模一樣。

這樣的現象一時之間不知道到底應該感嘆造物主的神奇，還是感嘆宇宙或者生命的奇妙？所以，宇宙有沒有可能真的就是一個巨大的神經網路？如果宇宙真的是活的，那人類又是什麼？

從宇宙是個神經網路的觀點來說看的話，宇宙就是活的，它的誕生就像是一個生命細胞的出現，隨著細胞分裂（宇宙大爆炸）、物質或能量重組（星球誕生）、物質成型（星系運動變化）和生命成熟（宇宙「神經元」構成）等， 就像是一個完整的生命出現的機制。

而恰巧， 大腦中有1000億個神經細胞， 每個神經細胞又會延伸出2000到數萬個不等的「樹突」連接。生命體中所有物質組成部分從根上說就是同一種原子構成，後面形成了不同的組織， 這就對應這宇宙空間中不同形態的星球和星系， 那人類在其中的分量幾乎就可以忽略不計了。

從生命體本身異同上來說，雖然所有部分都受到心臟或者大腦的控制，但同時各個部分又有各自的不同功能表現， 既有統一，又有差異； 宇宙也正是這樣，太陽系、銀河系再到超星系，既可以拆分出來獨立研究，也能將其作為一個整體觀測。

而當中出現的某些精密的運行法則，不論是計算物質最小的幺米（ym）還是宇宙最大的天文單位，皆可利用固定論法則計算。

當然，關於宇宙是個巨大的神經網路這個觀點 並沒有那麼被科學界完全接受， 也並不存在更多的現實證明，只能說在理論上，宇宙和神經元的確 有相似的重合規律。

D. LANL的研究人員證明，量子卷積神經網路中不存在「貧瘠高原」

編輯 | 蘿卜皮

隨著量子計算機的出現，已經提出了許多不同的架構，它們可以提供優於經典對應物的優勢。量子神經網路（QNN）是最有前途的架構之一，其應用包括物理模擬、優化和更一般的機器學習任務。盡管 QNN 具有巨大的潛力，但已被證明表現出「貧瘠高原」，其中成本函數的梯度隨系統大小呈指數級消失，使得該架構無法針對大型問題進行訓練。

在這里，阿拉莫斯實驗室（Los Alamos National Laboratory，LANL）與倫敦大學的研究人員合作，展示了一個特定的 QNN 架構不存在貧瘠高原。

研究人員分析了一種稱為量子卷積神經網路（QCNN）的架構，該架構最近被提出用於解決量子數據的分類問題。例如，可以訓練 QCNN 根據它們所屬的物質相對量子態進行分類。且研究人員證明 QCNN 不會受到貧瘠高原的影響，因此將它們突出顯示為在短期內實現量子優勢的潛在候選架構。

該研究以「 Absence of Barren Plateaus in Quantum Convolutional Neural Networks 」為題，於 2021 年 10 月 15 日發布在《 PHYSICAL REVIEW X 》。

QNN 圍繞有效分析量子數據的可能性引起了人們的興趣。但這種興奮已經被許多 QNN 架構的指數級消失梯度（稱為貧瘠高原景觀）的存在所緩和。最近，已經提出了QCNN，涉及一系列卷積層和池化層，這些層減少了量子比特的數量，同時保留了有關數據特徵的信息。

QCNN 的示意圖。

在這項工作中，研究人員嚴格分析了 QCNN 架構中參數的梯度縮放。結果發現梯度的方差消失的速度並不比多項式更快，這意味著 QCNN 沒有表現出貧瘠的高原。該結果為隨機初始化的 QCNN 的可訓練性提供了分析保證，這突出了 QCNN 在隨機初始化下可訓練。這與許多其他 QNN 架構不同。

為了得出結果，研究人員引入了一種新的基於圖的方法來分析 Haar 分布式幺正的期望值；這可能在其他情況下有用；另外，研猛此老究人員進行了數值模擬，以驗證分析結果。

QCNN 的張量網路表示。

作為一種人工智慧方法，QCNN 受到視覺皮層的啟發。因此，它們涉及一系列卷積層或過濾器，與池化層交錯，在保持數據集的重要特徵的同時降低數據的維度。這些神經網路可枝升用於解決一系列問題，從圖像識別到材料發現。克服貧瘠的高原是挖掘量子計算機在人工智慧應用中的全部潛力並展示其優於經典計算機的關鍵。

Marco Cerezo（論文合著者之一）說，到目前為止，量子機器學習的研究人員分析了如何減輕貧瘠高原的影響，但他們缺乏完全避免它的理論基礎。LANL 的工作展示了一些量子神經網路實際上不受貧瘠高原的影響。

「有了這個保證，研究人員現在將能夠篩選關於量子系統的量子計算機數據，並將這些信息用於研究材料特性或發現新材料等方面。」LANL 的量子物理學家 Patrick Coles 說。

Coles 認為，隨著研究人員更頻繁地使用近期量子計算機並生成越來越多的數據，將會出現更多量子人工智慧演算法的應用程序——所有機器學習程序都需要大量數據。

QCNN 架構的 GRIM 模塊。

40 多年來，物理學家一直認為量子計算機將被證明可用於模擬和理解粒子的量子系統，這會扼殺傳統的經典計算機。LANL 研究證明穩健的量子卷積神經網路類型有望在分析量子扒滑模擬數據方面獲得應用。

「量子機器學習領域起步較晚。」Coles 說，「關於激光有一句名言，當它們第一次被發現時，人們說它們是尋找問題的解決方案。現在到處都在使用激光。同樣，我們中的許多人懷疑量子數據能否變得高度可用，可能意味著量子機器學習也會起飛。」

例如 Coles 所說，研究重點是陶瓷材料作為高溫超導體，這可以改善無摩擦運輸，例如磁懸浮列車。但是，分析材料中受溫度、壓力和雜質影響的大量相的數據，並對相進行分類是一項超出經典計算機能力的艱巨任務。使用可擴展的量子神經網路，量子計算機可以篩選關於給定材料的各種狀態的大量數據集，並將這些狀態與相相關聯，以確定高溫超導的最佳狀態。

論文作者 Arthur Pesah 表示：「隨著 QNN 領域的蓬勃發展，我們相信對其他候選架構進行類似的分析非常重要，我們工作中開發的技術可以用作此類分析的藍圖。」

論文鏈接： https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.11.041011

相關報道： https://phys.org/news/2021-10-breakthrough-proof-path-quantum-ai.html

E. 深度神經網路具體的工作流程是什麼樣的

所謂神經網路演算法，就是對人類學習能力的一種模擬演算法。理論認為人的認知模式，處事方式是存儲在神經元與神經元之間的連接上的，稱為「神經元連接權重」，人腦神經布局類似網狀結構，神經元是網的交叉點，權重就是網的連線，這些連線有粗有細，也就是權重的大小不同。而人類的學習能力就是去不斷改變權重的值，從而改變自己的認知模式和處事方式，簡單的說，不同人對同一個外部事物有不同看法，就是因為同樣的初始信號，在不同粗細的神經元連線放大或縮小後，變成了側重點不同的最終信號。最開始的「感知機"只用了2層神經元，即輸入層和輸出層，發現很多問題無法模擬，最著名的就是「異或」問題。 後來聰明的人在輸入層和輸出層之間加了一層神經元叫做隱藏層，3層的神經網路已經可以模擬二維上的任意函數曲線。只不過此時對「連接權重」的訓練過程就變得非常復雜，通常使用一種叫「誤差反傳」的計算方法。參考人腦，人腦大概有億級層數的神經元（當然，人腦是多任務處理器集合，某些特定的任務如人臉識別，只需用到大腦的某個局部）。於是人們會猜想，更多的隱藏層是否會有更高的學習效果。事實證明的確如此，隨著隱藏層數的增加，一些圖片，語音的識別率越來越高。因此，就有了深度神經網路這一概念。但隱藏層數越多訓練過程也越復雜，且誤差會在多層傳遞的時候衰減，導致GradientVanish問題，最終導致訓練結果收斂在局部最優或者難以收斂。後來又有聰明的人不斷改進誤差訓練演算法，神經網路的層數深度越來越大，現在最NB的是微軟的「殘差神經網路」，已經將隱藏層提高至152層。

F. 信號處理的神經網路方法

信號處理的神經網路方法如下：

1、原數據可能數據量很大，維數很，計算機處理起來時間復雜度很高，預處理可以降低數據維度寫作貓。數據的很多特性非常影響神經網路等分類模型的效果。

2、比如數據值得分布不在一個尺度上，當地氣溫值與當地月工資顯然不在一個數量級上，這時，需要數據規范化，把這兩個特徵的數據都規范到0到1，這樣使得它們對賣弊模型的影響具有同樣的尺度。

我們挑選BP、RBF、SOFM、LVQ、Hopfield這5種已成功應用於解決實際信號處理問題的網路結構進行詳細介紹，並對如何利用它們解決信號處理問題進行分析。另外還介紹了量子比特神經網路這種新興網路結構。

G. bp神經網路與量子行為粒子群演算法有什麼不一樣

這四復個都屬於人工智慧演算法的范疇。制其中BP演算法、BP神經網路和神經網路
屬於神經網路這個大類。遺傳演算法為進化演算法這個大類。
神經網路模擬人類大腦神經計算過程，可以實現高度非線性的預測和計算，主要用於非線性擬合，識別，特點是需要「訓練」，給一些輸入，告訴他正確的輸出。若干次後，再給新的輸入，神經網路就能正確的預測對於的輸出。神經網路廣泛的運用在模式識別，故障診斷中。BP演算法和BP神經網路是神經網路的改進版，修正了一些神經網路的缺點。
遺傳演算法屬於進化演算法，模擬大自然生物進化的過程：優勝略汰。個體不斷進化，只有高質量的個體（目標函數最小（大））才能進入下一代的繁殖。如此往復，最終找到全局最優值。遺傳演算法能夠很好的解決常規優化演算法無法解決的高度非線性優化問題，廣泛應用在各行各業中。差分進化，蟻群演算法，粒子群演算法等都屬於進化演算法，只是模擬的生物群體對象不一樣而已。