Квантовые нейронные сети (QNN)- с MATLAB
Узнайте, как реализовать квантовые нейронные сети (QNN) с помощью пакета поддержки MATLAB для квантовых вычислений. Эта демонстрация показывает, как обучить гибридную квантово-классическую нейронную сеть для задачи классификации. Узнайте, как объединить квантовые вычисления и технологии искусственного интеллекта в экосистеме MATLAB® для эффективного решения сложных задач обработки данных. Основные моменты: Понять основы QNN и их применения. Узнать, как настроить и обучить QNN с помощью MATLAB. Исследовать интеграцию квантовых слоев в классические нейронные сети. Узнать, как квантовые вычисления могут ускорить обучение и производительность нейронных сетей. Связанная информация: Квантовые вычисления с MATLAB: https://bit.ly/3zyLNEK Решение задачи XOR с использованием квантовой нейронной сети: https://bit.ly/3CctFSC Глубокое обучение Onramp: https://bit.ly/3PKBVfh Введение в квантовые вычисления: https://bit.ly/3zyJ9ir Список слоев глубокого обучения: https://bit.ly/4aaug47 Определение пользовательского слоя глубокого обучения: https://bit.ly/4a5fP13 Типы квантовых вентилей: https://bit.ly/4h8BSpJ Примеры и инструкции: Квантовое моделирование Монте-Карло: https://bit.ly/3zQhp9n Решение задачи Max-Cut с использованием QAOA: https://bit.ly/3DNU21W Сворачивание белка в основном состоянии с использованием вариационного квантового собственного решателя (VQE): https://bit.ly/3Whb92M Главы: 00:00 Введение 00:28 Изучение примера 01:08 Изучение нейронных сетей с помощью MATLAB 01:28 Данные и задача 01:56 Как квантовые вычисления ускоряют нейронные сети 03:46 Как работает квантовая нейронная сеть 08:47 Результаты обучения и тестирования 09:23 Резюме 10:05 Призыв к действию
Узнайте, как реализовать квантовые нейронные сети (QNN) с помощью пакета поддержки MATLAB для квантовых вычислений. Эта демонстрация показывает, как обучить гибридную квантово-классическую нейронную сеть для задачи классификации. Узнайте, как объединить квантовые вычисления и технологии искусственного интеллекта в экосистеме MATLAB® для эффективного решения сложных задач обработки данных. Основные моменты: Понять основы QNN и их применения. Узнать, как настроить и обучить QNN с помощью MATLAB. Исследовать интеграцию квантовых слоев в классические нейронные сети. Узнать, как квантовые вычисления могут ускорить обучение и производительность нейронных сетей. Связанная информация: Квантовые вычисления с MATLAB: https://bit.ly/3zyLNEK Решение задачи XOR с использованием квантовой нейронной сети: https://bit.ly/3CctFSC Глубокое обучение Onramp: https://bit.ly/3PKBVfh Введение в квантовые вычисления: https://bit.ly/3zyJ9ir Список слоев глубокого обучения: https://bit.ly/4aaug47 Определение пользовательского слоя глубокого обучения: https://bit.ly/4a5fP13 Типы квантовых вентилей: https://bit.ly/4h8BSpJ Примеры и инструкции: Квантовое моделирование Монте-Карло: https://bit.ly/3zQhp9n Решение задачи Max-Cut с использованием QAOA: https://bit.ly/3DNU21W Сворачивание белка в основном состоянии с использованием вариационного квантового собственного решателя (VQE): https://bit.ly/3Whb92M Главы: 00:00 Введение 00:28 Изучение примера 01:08 Изучение нейронных сетей с помощью MATLAB 01:28 Данные и задача 01:56 Как квантовые вычисления ускоряют нейронные сети 03:46 Как работает квантовая нейронная сеть 08:47 Результаты обучения и тестирования 09:23 Резюме 10:05 Призыв к действию