AIGC動態歡迎閱讀

原標題：量子計算對機器學習算法的性影響

關鍵字：量子,報告,計算機,模型,機器

文章來源：人工智能學家

內容字數：2938字

內容摘要：DANIEL ZENDER來源：IEEE電氣電子工程師量子計算公司Terra quantum的研究人員展示了通過使用一種結合了傳統計算機和量子計算機最佳功能的新方法來改進機器學習模型的訓練。這些結果對年輕的量子機器學習領域來說是一個很有希望的跡象，該領域起步緩慢，這在很大程度上是由于現有量子計算機的硬件限制。傳統計算機和量子計算機都可以用于訓練機器學習模型，這本質上意味著在高維空間中求解方程。復雜的模型在這樣的數學空間中既包含彎曲區域，也包含鋸齒狀區域。傳統計算機可以求解控制鋸齒狀區域的方程，但它們只能通過使用逐步函數來近似彎曲區域。Terra的首席研究員Alexey Melnikov表示，相反，量子計算機受波函數控制，非常適合求解多維空間中的曲線。但量子計算機在解決鋸齒狀邊緣區域方面效率低下，他說。上個月發表在《智能計算》雜志（https://spj.science.org/doi/10…

原文鏈接：點此閱讀原文：量子計算對機器學習算法的性影響

聯系作者

文章來源：人工智能學家

作者微信：AItists

作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構