تکامل فیزیکی

📄معرفی مقاله

🟠 الگوریتم های کوانتومی و آینده هوش مصنوعی

این مقاله به بررسی یادگیری ماشین کوانتومی (QML) می‌پردازد، که رشته‌ای نوظهور در تقاطع هوش مصنوعی (AI) و محاسبات کوانتومی (QC) است. مسئله اصلی، محدودیت‌های مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک، مانند بار محاسباتی بالا، زمان آموزش طولانی و چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدیریت داده‌های پیچیده و با ابعاد بالا است. این مقاله به دنبال درک چگونگی استفاده از اصول کوانتومی برای بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین است.

اهمیت این مسئله در پتانسیل محاسبات کوانتومی برای غلبه بر محدودیت‌های محاسباتی مدل‌های کلاسیک نهفته است. با افزایش انفجاری داده‌ها، مدل‌های سنتی یادگیری ماشین به منابع محاسباتی قوی و زمان زیاد نیاز دارند. QML می‌تواند با بهره‌گیری از ویژگی‌های کوانتومی مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی، سرعت، مقیاس‌پذیری و کارایی را بهبود بخشد و راه‌حل‌های جدیدی برای مسائل پیچیده در حوزه‌هایی مثل تشخیص الگو، بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری ارائه دهد.

نویسندگان الگوریتم‌های QML مانند QSVM (طبقه‌بندی با کرنل کوانتومی)، QKNN (محاسبه فاصله با QRAM)، QPCA (تحلیل سریع مولفه‌های اصلی)، QNN (شبکه‌های عصبی کوانتومی) و QRL (یادگیری تقویتی) را بررسی کرده و پیشرفت‌ها و نتایج تجربی را تحلیل کرده‌اند.

آینده QML نیازمند بهبود سخت‌افزار کوانتومی، کاهش نویز، توسعه الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر، ایجاد داده‌های استاندارد و گسترش کاربردها در بهینه‌سازی و تشخیص الگو است.

لینک مقاله

#کوانتوم
#هوش_مصنوعی
#الگوریتم_کوانتومی
#یادگیری_ماشین

⚛کانال تکامل فیزیکی
@physical_evolution

❤6😍4👍2

www.tgoop.com/physical_evolution/1268

853 viewsJul 30 at 15:30

📄معرفی مقاله

🟠 الگوریتم های کوانتومی و آینده هوش مصنوعی

این مقاله به بررسی یادگیری ماشین کوانتومی (QML) می‌پردازد، که رشته‌ای نوظهور در تقاطع هوش مصنوعی (AI) و محاسبات کوانتومی (QC) است. مسئله اصلی، محدودیت‌های مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک، مانند بار محاسباتی بالا، زمان آموزش طولانی و چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدیریت داده‌های پیچیده و با ابعاد بالا است. این مقاله به دنبال درک چگونگی استفاده از اصول کوانتومی برای بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین است.

اهمیت این مسئله در پتانسیل محاسبات کوانتومی برای غلبه بر محدودیت‌های محاسباتی مدل‌های کلاسیک نهفته است. با افزایش انفجاری داده‌ها، مدل‌های سنتی یادگیری ماشین به منابع محاسباتی قوی و زمان زیاد نیاز دارند. QML می‌تواند با بهره‌گیری از ویژگی‌های کوانتومی مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی، سرعت، مقیاس‌پذیری و کارایی را بهبود بخشد و راه‌حل‌های جدیدی برای مسائل پیچیده در حوزه‌هایی مثل تشخیص الگو، بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری ارائه دهد.

نویسندگان الگوریتم‌های QML مانند QSVM (طبقه‌بندی با کرنل کوانتومی)، QKNN (محاسبه فاصله با QRAM)، QPCA (تحلیل سریع مولفه‌های اصلی)، QNN (شبکه‌های عصبی کوانتومی) و QRL (یادگیری تقویتی) را بررسی کرده و پیشرفت‌ها و نتایج تجربی را تحلیل کرده‌اند.

آینده QML نیازمند بهبود سخت‌افزار کوانتومی، کاهش نویز، توسعه الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر، ایجاد داده‌های استاندارد و گسترش کاربردها در بهینه‌سازی و تشخیص الگو است.

لینک مقاله

#کوانتوم
#هوش_مصنوعی
#الگوریتم_کوانتومی
#یادگیری_ماشین

⚛کانال تکامل فیزیکی
@physical_evolution

BY تکامل فیزیکی