Fugu-MT 論文翻訳(概要): Artificial stochastic neural network on the base of double quantum wells

論文の概要: Artificial stochastic neural network on the base of double quantum wells

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07584v1
Date: Tue, 16 Aug 2022 07:54:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-30 23:04:21.934763
Title: Artificial stochastic neural network on the base of double quantum wells
Title（参考訳）: 二重量子井戸の基底上の人工確率ニューラルネットワーク
Authors: O. V. Pavlovsky, V. I. Dorozhinsky, S.D. Mostovoy
Abstract要約: 本稿では,量子力学粒子を応用したニューラルネットワークのモデルについて検討する。粒子の自己ポテンシャルの形式と2つの相互作用ポテンシャル(励起と阻害)が提案される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider a model of an artificial neural network based on quantum-mechanical particles in $W$ potential. These particles play the role of neurons in our model. To simulate such a quantum-mechanical system the Monte-Carlo integration method is used. A form of the self-potential of a particle as well as two interaction potentials (exciting and inhibiting) are proposed. Examples of simplest logical elements (such as AND, OR and NOT) are shown. Further we show an implementation of the simplest convolutional network in framework of our model.
Abstract（参考訳）: 本稿では,量子力学粒子を応用したニューラルネットワークのモデルについて検討する。これらの粒子はモデルにおけるニューロンの役割を担っている。このような量子力学系をシミュレートするためにモンテカルロ積分法を用いる。粒子の自己ポテンシャルの形式と2つの相互作用ポテンシャル(励起と阻害)が提案される。最も単純な論理要素(例えば、または、そうでない)の例を示す。さらに,本モデルの枠組みにおいて,最も単純な畳み込みネットワークの実装を示す。

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