Квантовый искусственный интеллект не потребует большого количества данных для обучения |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2022-11-25 07:34 Теоретики Национальной лаборатории в Лос Аламосе доказали, что процесс обучения квантовой модели искусственного интеллекта не так требователен к объему используемых для обучения данных, как ранее считалось. Обучение квантовой модели происходит внутри гигантского Гильбертова пространства, которое экспоненциально увеличивается при росте количества кубитов. Тем не менее оказывается, что для большинства практических задач количество данных, требуемое для обучения модели, равно числу её параметров, которое примерно соответствует количеству используемых кубитов. Обучение может быть проведено на классическом компьютере, что ускоряет процесс, после этого модель может быть запущена на квантовом компьютере https://www.nature.com/articles/s41467-022-32550-3 Источник: www.nature.com Комментарии: |
|