Deep Learning (múltiples capas de redes neuronales artificiales utilizadas en tareas de aprendizaje automático supervisadas y no supervisadas) es una herramienta increíblemente poderosa para muchas de las tareas de aprendizaje automático más difíciles: reconocimiento de imágenes, reconocimiento de...
Aquí los autores argumentan que los esfuerzos de crear una red neuronal cuántica escalable usando un conjunto de puertas parametrizadas se considera que fracasan para una gran cantidad de qubits. Esto se debe al hecho de que, debido al Lema de Levy , el gradiente de una función en espacios de alta...
En este [1] artículo, en la página 2, mencionan que están generando la matriz de ponderación de la siguiente manera: W=1Md[∑m=1m=Mx(m)(x(m))T]−IddW=1Md[∑m=1m=Mx(m)(x(m))T]−IddW = \frac{1}{Md}[\sum_{m=1}^{m=M} \mathbf{x}^{(m)}\left(\mathbf{x}^{(m)}\right)^{T}] - \frac{\Bbb I_d}{d} donde 's son las...
Esta es una continuación del algoritmo cuántico para sistemas lineales de ecuaciones (HHL09): Paso 1 - Confusión con respecto al uso del algoritmo de estimación de fase Preguntas (cont.): Parte 2: No estoy exactamente seguro de cuántos qubits se necesitarán para el Paso 1 del HHL09 . En Nielsen...