Публикации по теме 'quantum-computing'
Как начать работу с квантовыми вычислениями
Привет друзья! Добро пожаловать в другую статью, в которой я пишу о квантовых вычислениях, о том, чем они отличаются от классических вычислений, о преимуществах квантовых компьютеров перед классическими компьютерами и о том, как моделировать эксперименты на квантовых компьютерах IBM. Давайте начнем.
В классических вычислениях мы используем двоичную систему счисления, в которой информация хранится в битах, которые представлены либо состояниями 0 (выключено) или 1 (включено) . Мы..
Подготовка данных с использованием методов квантового встраивания: приложения QML в исследовании лекарств, часть 1
Это исследование было включено в мою диссертацию, написанную в рамках программы последипломного образования «Математическое моделирование в передовых технологиях и финансах» Школы прикладной математики и физических наук Афинского национального технического университета.
Это исследование направлено на демонстрацию эффективности классических квантовых моделей глубокого обучения при решении задачи классификации с использованием набора данных QM9. Набор данных состоит из информации о..
Фa2. Объяснение вариационных квантовых классификаторов
Наш предыдущий блог находится по адресу: Мой проект Quantum Open Source Foundation
Квантовое машинное обучение обычно включает машинное обучение, которое выполняется на квантовых компьютерах. Типичная модель квантового машинного обучения состоит из 2 частей: классической части для предварительной и последующей обработки данных и квантовой части для использования возможностей квантовой механики для более простого выполнения определенных вычислений, таких как решение чрезвычайно..
Понимание алгоритма Гровера, часть 1 (квантовые вычисления)
Обобщенная декомпозиция ворот Тоффоли с использованием кввинтов: на пути к реализации алгоритма Гровера с квитами (arXiv)
Автор : Анастасия С. Николаева , Евгений О. Киктенко , Алексей К. Федоров
Аннотация: Кубиты, которые являются квантовыми аналогами классических битов, используются в качестве основных информационных единиц для обработки квантовой информации, тогда как лежащие в их основе физические носители информации, т.е. (искусственные) атомы или ионы, допускают..
Зачем мне вообще заниматься квантовым машинным обучением?
Этот пост является частью книги: Практическое машинное обучение с помощью Python .
В недавнем прошлом мы были свидетелями того, как алгоритмы учились водить машины и побеждали чемпионов мира по шахматам и го.
Машинное обучение применяется практически во всех мыслимых отраслях, от военной до аэрокосмической, от сельского хозяйства до производства и от финансов до здравоохранения.
Но алгоритмы машинного обучения становится все труднее обучать. Поэтому, когда мы смотрим на..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..