Сравнительный анализ между классическими и квантовыми нейронами. Построение квантовой нейронной сети. Однослойный и многослойный персептроны. Алгоритм обратного распространения Back Propagation. Робототехника как направление искусственного интеллекта.
1. Постановка задачи 1.1 Цель 1.2 Исходные данные 1.3 Исследовательская составляющая 2. Научная составляющая 2.1 Архитектура Квантовых Нейронных Сетей 2.2 Почему интересны Квантовые Нейронные Сети 2.3 Квантовый нейрон 2.4 Построение Квантовой Нейронной Сети 2.5 Квантовые вычисления 2.6 Модели КНС 2.7 Квантовое состояние и его представление 3. Обучение КНС 3.1 Применение Квантовых Нейронных сетей. Смысл алгоритма обучения с учителем 3.2 Однослойный и многослойный персептроны 3.2.1 Однослойный персептрон. Обучение 3.2.2 Многослойный персептрон. Обучение многослойного персептрона 3.3 Алгоритм обратного распространения «Back Propagation» 3.4 Генетический алгоритм. Классическая задача комивояжа 4. Автоматическое управление объектами 4.1 Объект управления 4.2 Робототехника как направление Искусственного Интеллекта 4.2.1 Общая блок-схема робота 4.2.2 Концептуальная модель 4.2 Эффективное управление квантовым спиновым регистром. Криптография и квантовая телепортация 5. Практическая часть. Примеры Квантовых Нейронных
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
