L'informatique quantique neural-network

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Les réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur fonctionneront-ils sur des ordinateurs quantiques?

Le Deep Learning (plusieurs couches de réseaux de neurones artificiels utilisés dans les tâches d'apprentissage automatique supervisées et non supervisées) est un outil incroyablement puissant pour bon nombre des tâches d'apprentissage automatique les plus difficiles: reconnaissance d'image, reconnaissance vidéo, reconnaissance vocale, etc. Étant donné qu'il s'agit actuellement d'un des algorithmes …

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Est-il possible d'accélérer la génération de la matrice de pondération à l'aide d'un algorithme quantique?

Dans cet article [1] , à la page 2, ils mentionnent qu'ils génèrent la matrice de pondération comme suit: W= 1Mré[ ∑m = 1m = MX( m )( x( m ))T] - jeréréW=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} où sont les échantillons d'apprentissage aux dimensions (ie où ) et …

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Plateaux stériles dans les paysages d'entraînement des réseaux de neurones quantiques

Ici, les auteurs soutiennent que les efforts de création d'un réseau neuronal quantique évolutif à l'aide d'un ensemble de portes paramétrées sont réputés échouer pour un grand nombre de qubits. Cela est dû au fait que, en raison du lemme de Levy , le gradient d'une fonction dans les espaces …

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