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딥 러닝 (감독 및 비 감독 기계 학습 작업에 사용되는 여러 층의 인공 신경망)은 이미지 인식, 비디오 인식, 음성 인식 등 가장 어려운 기계 학습 작업에 매우 강력한 도구입니다. 가장 강력한 기계 학습 알고리즘 중 하나이며 Quantum Computing은 일반적으로 매우 어려운 계산 작업을위한 게임 체인저로 간주됩니다. 양자 컴퓨터에서 딥 러닝 …

15 algorithm  machine-learning  neural-network 

에서는 이 [1] 논문 2 페이지들은 다음들은 가중 행렬을 생성하는 것으로 언급 : 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} 어디 x(m)x(m)\mathbf{x}^{(m)}의 ddd차원 훈련 샘플 (즉, x : = {엑스1,엑스2, . . . ,엑스디}티엑스: ={엑스1,엑스2,...,엑스디}티\mathbf{x} := \{x_1,x_2,...,x_d\}^{T} 어디 엑스나는∈ { 1 , - 1 } ∀ I ∈ { 1 …

9 algorithm  neural-network 

여기서 저자들은 파라미터 화 된 게이트 세트를 사용하여 확장 가능한 양자 신경 네트워크를 만드는 노력이 많은 큐 비트에 대해 실패한 것으로 간주된다고 주장한다. 이것은 Levy의 Lemma 때문에 고차원 공간에서 함수의 기울기가 거의 모든 곳에서 거의 없기 때문 입니다. 이 주장이 VQE (Variational Quantum Eigensolver) 또는 QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) …

9 algorithm  speedup  optimization  neural-network  qaoa