Квантовые схемы и сфера Блоха Ранее я рассказывал о построении простых квантовых схем и мышлении квантовых вентилей как матричных операторов . Также с помощью суперпозиции кубитов мы научились создавать запутанные состояния . Если вы вдруг окажетесь здесь, в этом посте, не прочитав два предыдущих поста, вам может быть немного сложно следить за ним. Прежде чем углубиться в важную концепцию, известную как фазовый откат , в этом посте я опишу различные квантовые схемы и то, как..

Обзор Существуют две популярные интеграции пакетов квантовых вычислений в стандартные библиотеки глубокого обучения: Tensorflow и Cirq как квант тензорного потока Пайторч и Qiskit В этой статье мы поговорим об интеграции Qiskit в пользовательские слои Keras. Вступление У квантового машинного обучения есть интересное приложение, помогающее классическим нейронным сетям с помощью квантовых слоев, которые включают вычисления, которые невозможно реализовать классически...

Практическое руководство Этот пост является частью книги: Практическое квантовое машинное обучение с помощью Python . Байесовские сети - это вероятностные модели, моделирующие знания о неопределенной области. Например, выживание пассажира на борту «Титаника». Байесовские сети основаны на той же интуиции, что и наивный байесовский классификатор. Но в отличие от Наивного Байеса байесовские сети не ограничиваются представлением исключительно независимых функций. Они позволяют нам..

Прежде чем углубляться в алгоритмы квантового машинного обучения, вам необходимо овладеть основами На прошлой неделе я начал свои следующие еженедельные занятия. Я прошу вас решить небольшую задачу по квантовому машинному обучению. Этот пост резюмирует проблему и ее решение . Вы можете присоединиться к еженедельному челленджу здесь . Цель машинного обучения - научить машину предсказывать значение неизвестной переменной. Но прежде чем предсказать значение переменной, мы обычно..

В последнее время мы стали свидетелями того, как искусственный интеллект и машинное обучение применяются практически ко всему вокруг нас - от компьютеров до автомобилей. Алгоритмы встречаются практически везде. Однако эти алгоритмы становится трудно обучать из-за миллиардов требуемых параметров. В этой ситуации на помощь приходят квантовые вычисления! Благодаря своим свойствам Суперпозиция , Запутанность и Интерференция квантовые компьютеры способны одновременно вычислять..