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Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Através da miniaturização dos componentes dos chips a cada ano a velocidade dos computadores
é aproximadamente duplicada. Esta rápida redução dos componentes dos chips é
conhecida como a Lei de Moore. Apesar de se manter verdadeira nos últimos anos, a lei de
Moore está se aproximando de seu limite, pois os componentes dos chips estão se aproximando
a escala atômica. Neste momento, será necessário considerar os efeitos da mecânica quântica
sobre a computação.
O estudo dos modelos de computação não convencionais, como a computação quântica, é
um dos grandes desafios da pesquisa em computação no Brasil. O desenvolvimento de novos
hardwares com tecnologias diferentes do silício pode ter consequências nas técnicas de desenvolvimento
de hardware e software.
O objetivo desta dissertação é investigar que vantagens podem ser obtidas através da aplicação
de técnicas da computação quântica no desenvolvimento e treinamento de modelos de
redes neurais artificiais.
Três modelos de redes neurais quânticas baseados em modelos de redes neurais sem pesos
foram propostos. Ao contrário dos outros modelos de redes neurais quânticas, as redes
propostas nesta dissertação podem simular as redes em que foram baseadas.
A principal vantagem dos modelos quânticos neurais propostos nesta dissertação está no
seu algoritmo de treinamento, um algoritmo onde a rede neural é executada apenas uma vez
independente do tamanho do conjunto de treinamento e da rede neural. O algoritmo proposto
foi baseado em uma memória associativa quântica e no algoritmo de busca de Grover
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2273 |
| Date | 31 January 2011 |
| Creators | SILVA, Adenilton José da |
| Contributors | LUDERMIR, Teresa Bernarda |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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