Data classification using quantum neural network
Other Title(s)
تصنيف البيانات باستخدام الشبكة العصبية الكمية
Joint Authors
Abd al-Majid, Ghassan Hamid
al-Isa, Zaynab Tawfiq Baqir
Naji, Hasan Sad Allah
Source
Issue
Vol. 20, Issue 4 (30 Apr. 2014), pp.36-50, 15 p.
Publisher
University of Baghdad College of Engineering
Publication Date
2014-04-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
15
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
يتطرق البحث إلى الشبكة العصبية الكمية كإحدى أصناف الشبكات العصبية الاصطناعية و التي تتم من خلال دمج مجالين مهمين و هما مجال الاحتساب الكمي مع مجال الشبكة العصبية الاصطناعية.
تستخدم هذه الدائرة في مجال تقنية تصنيف البيانات, إن بيانات أزهار السوسن (Iris flower database) قد تم اعتمادها هنا كإشارات تصنيف.
و لهذا الغرض تم اعتماد تقنية تحليل المركبة الأساس (ICA) كتقنية استخلاص الخصائص من إشارات التصنيف بعد مرحلة المعالجة الأولية للبيانات لغرض تهيئة البيانات, إن الطبقة الوسطية المعروفة بالطبقة الخفية تتألف من عدد من الخلايا العصبية التي تكون متعددة المستويات لغرض معالجة بيانات التدريب و الاختبار لتعطي بذالك مستويات متعددة من التأكيد.
النتائج التجريبية تشير بأن الشبكة العصبية الكمية لها قدرة تمييز البيانات أفضل مقارنة بالشبكة العصبية الصناعية ولنفس الغرض, بالإضافة لذلك النتائج تشير بأن الشبكة العصبية الكمية تعطي نتائج تمييز (تصنيف) أسرع و أكثر واقعية أي إن دوائر QNN تعتبر الأفضل (بدقة تصل 97.778%) مقارنة بالشبكة العصبية الاصطناعية (التي تصل دقتها %93.334).
Abstract EN
In this paper, integrated quantum neural network (QNN), which is a class of feedforward neural networks (FFNN’s), is performed through emerging quantum computing (QC) with artificial neural network(ANN) classifier.
It is used in data classification technique, and here iris flower data is used as a classification signals.
For this purpose independent component analysis (ICA) is used as a feature extraction technique after normalization of these signals, the architecture of (QNN’s) has inherently built in fuzzy, hidden units of these networks (QNN’s) to develop quantized representations of sample information provided by the training data set in various graded levels of certainty.
Experimental results presented here show that (QNN’s) are capable of recognizing structures in data, a property that conventional (FFNN’s) with sigmoidal hidden units lack.
In addition, (QNN) gave a kind of fast and realistic results compared with the (FFNN).
Simulation results indicate that QNN is superior (with total accuracy of 97.778%) than ANN (with total accuracy of 93.334 %).
American Psychological Association (APA)
Abd al-Majid, Ghassan Hamid& al-Isa, Zaynab Tawfiq Baqir& Naji, Hasan Sad Allah. 2014. Data classification using quantum neural network. Journal of Engineering،Vol. 20, no. 4, pp.36-50.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-376996
Modern Language Association (MLA)
Abd al-Majid, Ghassan Hamid…[et al.]. Data classification using quantum neural network. Journal of Engineering Vol. 20, no. 4 (Apr. 2014), pp.36-50.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-376996
American Medical Association (AMA)
Abd al-Majid, Ghassan Hamid& al-Isa, Zaynab Tawfiq Baqir& Naji, Hasan Sad Allah. Data classification using quantum neural network. Journal of Engineering. 2014. Vol. 20, no. 4, pp.36-50.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-376996
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 45-50
Record ID
BIM-376996