量子计算机上忆阻突触与神经形态计算的模拟
量子物理
2021-06-02 v1
摘要
神经形态计算的主要方法之一是使用忆阻器作为模拟突触。我们提出展现忆阻行为的酉量子门，包括欧姆定律、捏滞回线和突触可塑性。观察到依赖于量子相位的滞回现象以及编码量子态的长时程可塑性。我们还提出了一种具有通用量子计算能力的三层神经网络。展示了在忆阻神经网络上的量子态分类。我们的结果为脑启发量子计算铺平了道路。我们在超导量子计算机ibmq_vigo的数值模拟和实验中获得了这些结果。
引用
@article{arxiv.2007.09574,
title = {Simulation of memristive synapses and neuromorphic computing on a quantum computer},
author = {Ying Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.09574},
year = {2021}
}
备注
11 pages, 9 figures