Как с помощью нейронных сетей уменьшить число измерений, необходимых для эффективной квантовой томографии |
||
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 |
2021-02-28 21:09 Квантовое машинное обучение - уже привычное для слуха словосочетание. Но, помимо того, что квантовые вычисления приходят на помощью машинному обучению, происходит и обратный процесс - исследователи строят модели машинного обучения для того, чтобы облегчать квантовые вычисления. Например, в статье по ссылке описывается применение нейронных сетей для более эффективной квантовой томографии (так называют процесс многократного измерения квантовой системы в целях установления амплитуд её состояния). Статья посвящена тому, как с помощью нейронных сетей уменьшить число измерений, необходимых для эффективной квантовой томографии. https://arxiv.org/abs/2012.09432 Источник: vk.com Комментарии: |
|