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CQCNN-Project: 利用卷积神经网络和量子游走预测量子优势

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简介：
CQCNN-Project致力于通过结合卷积神经网络与量子游走技术，探索并实现对复杂量子系统的行为预测，以期揭示并利用量子计算的优势。 对于Phys 490最终项目，选择了论文“用卷积神经网络通过量子游走预测量子优势”作为重新创建的主题。在这个仓库里，以邻接矩阵的形式生成随机无向图，并对这些图执行量子和经典随机游动来确定它们的标签。实现了一个名为CQCNN的卷积神经网络，该网络接收邻接矩阵输入并经过训练，以便分类哪些图形是通过经典行走还是通过量子行走更快完成的。 依赖项包括： - Numpy - Pygame - Matplotlib - Networkx - Pandas - Scikit-Learn - Tqdm - Torch 要安装这些依赖项，请运行`pip install -r requirements.txt`命令。 数据生成： 在data_generation目录中执行代码以生成图形数据。具体来说，可以通过以下方式使用main.py文件来生成图形： ```bash python main.py -n -size ``` 其中指定了要生成的图的数量，而则定义了每个图的大小或节点数。

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  • CQCNN-Project: 利用卷积神经网络和量子游走预测量子优势
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    CQCNN-Project致力于通过结合卷积神经网络与量子游走技术，探索并实现对复杂量子系统的行为预测，以期揭示并利用量子计算的优势。 对于Phys 490最终项目，选择了论文“用卷积神经网络通过量子游走预测量子优势”作为重新创建的主题。在这个仓库里，以邻接矩阵的形式生成随机无向图，并对这些图执行量子和经典随机游动来确定它们的标签。实现了一个名为CQCNN的卷积神经网络，该网络接收邻接矩阵输入并经过训练，以便分类哪些图形是通过经典行走还是通过量子行走更快完成的。 依赖项包括： - Numpy - Pygame - Matplotlib - Networkx - Pandas - Scikit-Learn - Tqdm - Torch 要安装这些依赖项，请运行`pip install -r requirements.txt`命令。 数据生成： 在data_generation目录中执行代码以生成图形数据。具体来说，可以通过以下方式使用main.py文件来生成图形： ```bash python main.py -n -size ``` 其中指定了要生成的图的数量，而则定义了每个图的大小或节点数。
     
  • Chemistry.AI | 利用卷积神经网络(CNN)预测分子特征
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    Chemistry.AI采用先进的卷积神经网络技术，致力于高效准确地预测分子特性。通过深度学习模型，我们能够快速解析化学结构信息，为药物设计和材料科学提供有力支持。 CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）环境准备 Python版本：3.6.8 PyTorch版本：1.1.0 RDKit版本：2020.03.1 基于卷积神经网络(CNN)预测分子特性，首先需要导入相关库： ```python from rdkit import Chem from rdkit.Chem.Crippen import MolLogP import numpy as np import torch import time ``` 载入数据时设置最大长度为64。假设有一个名为`smiles.txt`的文件用于存储SMILES字符串，可以通过以下方式读取该文件： ```python maxlen = 64 with open(smiles.txt) as f: # 数据处理代码将在此处进行 ``` 注意：此处仅展示了如何打开并开始处理数据文件，并未展示具体的后续操作步骤。
     
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    Quantum-GABP是一种结合了量子计算与人工神经网络技术的新型算法模型。它利用量子遗传算法(QGA)优化参数，提高了处理大规模数据集的能力和学习效率，在机器学习领域展现出巨大潜力。 本段落介绍了一种自适应量子遗传算法优化BP神经网络（AQGA-BP），并与标准量子遗传算法优化BP（QGA-BP）、遗传算法优化BP以及普通的BP方法进行了对比分析。
     
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  • 基于粒子群优化BP神经网络的旅游客流量预测改进
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