Informatica quantistica neural-network

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Le reti neurali di apprendimento profondo funzioneranno su computer quantistici?

Il deep learning (più strati di reti neurali artificiali utilizzate in attività di machine learning supervisionate e non supervisionate) è uno strumento incredibilmente potente per molte delle attività di machine learning più difficili: riconoscimento di immagini, riconoscimento video, riconoscimento vocale, ecc. Dato che attualmente è uno dei più potenti algoritmi …

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È possibile accelerare la generazione della matrice di ponderazione usando un algoritmo quantico?

In questo [1] documento, a pagina 2, menzionano che stanno generando la matrice di ponderazione come segue: W=1Md[∑m=1m=Mx(m)(x(m))T]−IddW=1Md[∑m=1m=Mx(m)(x(m))T]−IddW = \frac{1}{Md}[\sum_{m=1}^{m=M} \mathbf{x}^{(m)}\left(\mathbf{x}^{(m)}\right)^{T}] - \frac{\Bbb I_d}{d} dove sono i campioni di addestramento dimensionali (es. dove ) e ci sono campioni di allenamento in totale. Questa generazione di matrice di ponderazione che utilizza …

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Altopiani sterili in paesaggi di formazione di reti neurali quantistiche

Qui gli autori sostengono che gli sforzi per creare una rete neurale quantistica scalabile usando una serie di gate parametrizzati sono considerati falliti per un gran numero di qubit. Ciò è dovuto al fatto che, a causa del Lemma di Levy , il gradiente di una funzione in spazi ad …

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