Práctica académica en Grupo Bernier SAS: perceptrón multicapa en computación cuántica
Este artículo muestra una alternativa de perceptrón diseñada en computación cuántica, que consta de dos neuronas de entrada, dos neuronas en su capa oculta y una neurona en su capa de salida. El objetivo principal de este trabajo es el diseño de un clasificador de puntos ubicado dentro de un plano c...
- Autores:
-
Lozano Joya, Iván Daniel
- Tipo de recurso:
- Investigation report
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Este artículo muestra una alternativa de perceptrón diseñada en computación cuántica, que consta de dos neuronas de entrada, dos neuronas en su capa oculta y una neurona en su capa de salida. El objetivo principal de este trabajo es el diseño de un clasificador de puntos ubicado dentro de un plano cartesiano, que depende de dos variables de entrada x, y; Estos se clasifican en dos tipos (tipo 1 y tipo 0). Este diseño se basa en el término distancia entre estados cuánticos, por lo que el programa determina si el punto en cuestión es de tipo 0 o tipo 1, dependiendo de la probabilidad de ser de un tipo u otro. La idea principal del trabajo gira en torno a la esfera cuántica, donde los valores 1 y 0 se asignan a los puntos estipulados por el usuario (Network Training). Luego, dependiendo de la distancia entre los puntos de entrenamiento y los puntos de prueba, las puertas cuánticas determinan si es más probable que sea de tipo cero o de tipo uno. |
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Este diseño se basa en el término distancia entre estados cuánticos, por lo que el programa determina si el punto en cuestión es de tipo 0 o tipo 1, dependiendo de la probabilidad de ser de un tipo u otro. La idea principal del trabajo gira en torno a la esfera cuántica, donde los valores 1 y 0 se asignan a los puntos estipulados por el usuario (Network Training). Luego, dependiendo de la distancia entre los puntos de entrenamiento y los puntos de prueba, las puertas cuánticas determinan si es más probable que sea de tipo cero o de tipo uno.1. INFORMACION GENERAL ....................................................................... 1 1.1. INTRODUCCIÓN ....................................................................................... 1 1.2. OBJETIVOS .............................................................................................. 2 1.3. DESCRIPCIÓN DE LA ENTIDAD .............................................................. 3 1.3.1. INFORMACIÓN BÁSICA .................................................................... 3 1.3.2. SERVICIOS ............................................................................................. 3 1.3.3. CONTACTO CON EL JEFE INMEDIATO ................................................ 5 2. DESARROLLO DE LA PRÁCTICA ............................................................ 6 2.1. MARCO CONCEPTUAL ............................................................................ 6 2.1.1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL .............................................................. 6 2.1.1.1. HISTORIA ...................................................................................... 7 2.1.1.2. PRINCIPIOS BÁSICOS ................................................................. 8 2.1.1.3. ¿PARA QUE SIRVE? .................................................................... 9 2.1.1.4. REDES NEURONALES ............................................................... 10 2.1.2. COMPUTACIÓN CUÁNTICA ............................................................ 18 2.1.3. PROGRAMACIÓN ............................................................................. 25 3. ACTIVIDADES ......................................................................................... 36 4. METODOLOGÍA ...................................................................................... 37 5. RESULTADOS ........................................................................................ 39 6. CONCLUSIONES .................................................................................... 60 7. OBSERVACIONES.................................................................................. 60 8. BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................ 61 9. APÉNDICE .............................................................................................. 64This paper shows a perceptron alternative designed in quantum computing, which consists of two input neurons, two neurons in its hidden layer and a neuron in its output layer. The main objective of such work is the design of a point sorter located within a Cartesian plane, which depend on two input variables x, y; these are classified into two types (type 1 and type 0). This design is based on the term distance between quantum states, so the program determines whether the point in question is type 0 or type 1 depending on the probability of being of one type or another. The main idea of the work revolves around the quantum sphere, where values 1 and 0 are assigned to points stipulated by the user (Network Training). Then, depending on the distance between the training points and the test points, it is determined by quantum gates if it is more likely to be type zero or type one.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaPráctica académica en Grupo Bernier SAS: perceptrón multicapa en computación cuánticaAcademic internship at Grupo Bernier SAS: multilayer perceptron in quantum computingResearch reportinfo:eu-repo/semantics/workingPaperInforme de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_18wshttp://purl.org/coar/resource_type/c_18ghhttp://purl.org/coar/resource_type/c_8042http://purl.org/redcol/resource_type/INFUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería MecatrónicaQuantum computingNeural networkPerceptronArtificial intelligenceQuantum sphereQuantum stateQuantum superpositionAcademic practiceUniversity studentsUniversity practicesInformation processingProgrammingAlgorithmPrácticas universitariasEstudiantes universitariosPráctica académicaProcesamiento de informaciónProgramaciónAlgoritmoComputación cuánticaRed neuronalPerceptrónPythonQiskitInteligencia artificialEsfera cuánticaEstado cuánticoSuperposición cuánticaÁlvarez, M. F. (2016). Evolución de la computación cuántica y los retos para la seguridad. UnisangilAPD, R. (2019). Tecnicas de la inteligencia artificial. APD.Ballesteros, A. (n.d.). Neural Networks Framework. Retrieved from Universidad de Málaga, España: https://redes-neuronales.com.esBernier, G. (2018, Octubre 18). Transformacion digital. (I. Bernier, Performer) Archivo General de la Nación de Colombia, Bogotá, Cundinamarca, Colombia.Bernier, G. (n.d.). Grupo Bernier SAS. Retrieved from Página Oficial: http://www.berniergroup.comBernier, J. P. (2017, enero). Fermio´s Software. Bogotá, ColombiaBibing. (n.d.). Retrieved from El perceptrón: http://bibing.us.esBon, R. (2018;2019). Tesi di Laurea. Quantum algorithm for the implementation of a perceptron. Padova, ItaliaBurrueco, D. (n.d.). Interactive Chaos. Retrieved from Perceptron multicapa: https://www.interactivechaos.com/Covantec R.L. (2018). Programación en Python - Nivel básico. 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