Новости и события » Общество » Физики доказали обучаемость квантового ИИ. Он не повторяет ошибки обычных алгоритмов

Физики доказали обучаемость квантового ИИ. Он не повторяет ошибки обычных алгоритмов

Физики доказали обучаемость квантового ИИ. Он не повторяет ошибки обычных алгоритмов

Физики из национальной лаборатории Лос-Аламоса придумали, как работать с квантовым ИИ, чтобы преодолеть проблемы современных алгоритмов.

Сверточные нейронные сети, работающие на квантовых компьютерах могут анализировать квантовые данные лучше, чем это могут обычные компьютеры.

Для ученых такая возможность - большой прорыв, так как современные нейронные сети, работающие с большими данными, могут столкнуться с бесплодным плато - это проблема обучаемости, возникающая в алгоритмах оптимизации машинного обучения, когда пространство решения задач становится "плоским" по мере выполнения алгоритма. В этой ситуации алгоритм не может найти нисходящий уклон в том, что кажется невыразительным ландшафтом, и нет четкого пути к минимуму энергии.

Авторы нового исследования предложили решить эту проблему с помощью создания принципов работы квантового ИИ. Команда из Лос-Аламоса разработала новый графический подход для анализа масштабирования в квантовой нейронной сети, а также доказала ее обучаемость.

Как заявил Марко Сересо, соавтор статьи и физик, они доказали, что для особого типа квантовой нейронной сети не будет бесплодных плато: новая работа работа обеспечивает обучаемость для этой архитектуры.

Такие нейронные сети можно использовать для решения целого ряда задач, от распознавания изображений до обнаружения материалов. Преодоление бесплодных плато - это ключ к полному раскрытию потенциала квантовых компьютеров, отмечают авторы.


Свежие новости Украины на сегодня и последние события в мире экономики и политики, культуры и спорта, технологий, здоровья, происшествий, авто и мото

Вверх