Deep Learning (mehrere Schichten künstlicher neuronaler Netze, die in überwachten und unbeaufsichtigten maschinellen Lernaufgaben verwendet werden) ist ein unglaublich leistungsfähiges Werkzeug für viele der schwierigsten maschinellen Lernaufgaben: Bilderkennung, Videoerkennung, Spracherkennung...
Hier argumentieren die Autoren, dass die Bemühungen, ein skalierbares quantenneurales Netzwerk unter Verwendung eines Satzes parametrisierter Gatter zu erstellen, für eine große Anzahl von Qubits als gescheitert gelten. Dies liegt an der Tatsache, dass aufgrund des Levy-Lemmas der Gradient einer...
In diesem [1] Artikel auf Seite 2 erwähnen sie, dass sie die Gewichtungsmatrix wie folgt erzeugen: 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} Dabei sind die dimensionalen...
Dies ist eine Fortsetzung des Quantenalgorithmus für lineare Gleichungssysteme (HHL09): Schritt 1 - Verwirrung hinsichtlich der Verwendung des Phasenschätzungsalgorithmus Fragen (Forts.): Teil 2: Ich bin mir nicht ganz sicher, wie viele Qubits für Schritt 1 des HHL09 benötigt werden . In Nielsen...