O Deep Learning (várias camadas de redes neurais artificiais usadas em tarefas de aprendizado de máquina supervisionadas e não supervisionadas) é uma ferramenta incrivelmente poderosa para muitas das tarefas mais difíceis de aprendizado de máquina: reconhecimento de imagem, vídeo, reconhecimento de...
Aqui, os autores argumentam que os esforços para criar uma rede neural quântica escalável usando um conjunto de portas parametrizadas são considerados falhos para um grande número de qubits. Isso se deve ao fato de que, devido ao lema de Levy , o gradiente de uma função em espaços dimensionais...
Na presente [1] de papel, na página 2, eles mencionam que eles estão a gerar a matriz de ponderação como se segue: W=1Md[∑m = 1m = Mx( M )( x( M ))T] - euddW=1 1Md[∑m=1 1m=Mx(m)(x(m))T]-EuddW = \frac{1}{Md}[\sum_{m=1}^{m=M} \mathbf{x}^{(m)}\left(\mathbf{x}^{(m)}\right)^{T}] - \frac{\Bbb...
Esta é uma continuação do algoritmo Quântico para sistemas lineares de equações (HHL09): Etapa 1 - Confusão em relação ao uso do algoritmo de estimativa de fase Perguntas (continuação): Parte 2: Não sei exatamente quantos qubits serão necessários para a Etapa 1 do HHL09 . Em Nielsen e Chuang...