Публикации по теме 'quantum-machine-learning'
QML — Введение
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..
Квантовое машинное обучение
В нашей последней статье мы исследовали квантовую криптографию и ее работу. В этой статье приготовьтесь войти в удивительный мир квантового машинного обучения! Пристегнитесь, потому что мы собираемся прокатиться по ошеломляющему пересечению квантовой физики и передового искусственного интеллекта.
А теперь представьте себе: у вас есть старый добрый классический компьютер, выполняющий сложные вычисления. Это похоже на старый надежный велосипед, который крутит педали через данные. Но..
Квантовое машинное обучение и будущее ИИ
[Ссылка на баннер: https://drive.google.com/file/d/1B5Lx8PFbpYcFBhf8FMFcOWcm2uTcAc62/view?usp=sharing
Ссылка на изображение: https://www.pexels.com/photo/high-angle-photo-of-robot-2599244/ ]
Квантовое машинное обучение — это мощный инструмент, призванный обеспечить цифровую трансформацию, к которой постепенно прибегают многие организации. Это управляемый данными аспект автоматизации, основанный на постоянном развитии квантовых вычислений как в теории, так и на практике. Все..
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..
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..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..