На сегодняшнем уроке я познакомился с захватывающим миром квантового машинного обучения.
Алгоритмы классического машинного обучения в последнее время значительно ускорились благодаря наличию более мощного в вычислительном отношении оборудования.
Если к этому добавить квантовые идеи, результаты могут быть еще более оптимистичными.
Существует четыре различных вида пересечения квантовых вычислений и машинного обучения: использование классической или квантовой информации и выполнение алгоритмов на классических или квантовых компьютерах.
Существует два типа квантовых алгоритмов: те, которым требуется qRAM (доступ к квантовой оперативной памяти, то есть данным в суперпозиции), и те, которым это не нужно. Те, которым требуется qRAM, могут обеспечить экспоненциальное ускорение по сравнению со своими классическими аналогами. Однако в настоящее время не существует доступного оборудования для реализации qRAM.
Ссылка-: (Сайт, с которого я читал -: Введение)
День 25 обучения-: #Quantum30 от QuantumComputingIndia
