Статья: МОДЕЛИ КВАНТОВОГО ГЛУБОКОГО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ: ПРОГРАММНО-АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА КВАНТОВОГО «СИЛЬНОГО» ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ИИ (2025)

Читать онлайн

Рассмотрена цель машинного обучения состоит в том, чтобы обучить компьютер извлекать определенные свойства из заданного набора данных без явного кодирования или набора правил, а затем использовать полученные результаты для изучения этих свойств в новых данных в целях прогнозирования, классификации или построения модели исследуемого объекта. Обсуждаются наиболее популярные модели машинного обучения такие как контролируемое обучение (supervised learning) или обучение с учителем, при котором машина предварительно обучается с использованием некоторых помеченных данных. Другие формы обучения, такие как неконтролируемое и с подкреплением (unsupervised and reinforced), также широко изучались и применялись в различных областях. Тремя наиболее широко используемыми алгоритмами контролируемого машинного обучения, относящимися к квантовым вычислениям, являются (a) нейронная сеть (NN - neural networks) для синтеза квантовой логики, физического отображения и декодирования квантовых ошибок, протокол QKD (quantum key distribution), квантовый ускоритель ML, квантовые нейронные сети (QNN - quantum neural networks); (б) Обучение с подкреплением (RL) для декодирования квантовых ошибок и (в) Метод опорных векторов (или SVM - support vector machine) для квантового машинного обучения. В исследовании также обсуждаются различные модели обучения ML, включая метод случайного поиска для квантовой коммуникации. Работа рассчитана на повышение квалификации ИТ - специалистов, применяющих методы «сильного» ИИ.

Ключевые фразы: ускоритель для квантового машинного глубокого обучения, квантовая нейронная сеть, вариационные квантовые схемы, квантовое машинное обучение, алгоритм гровера
Автор (ы): Капков Роман Юрьевич, Решетников Геннадий Павлович, Тятюшкина Ольга Юрьевна, Ульянов Сергей Викторович, Боровинский Виталий Викторович, Решетников Андрей Геннадьевич
Журнал: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
512.62. Поля и многочлены
Для цитирования:
КАПКОВ Р. Ю., РЕШЕТНИКОВ Г. П., ТЯТЮШКИНА О. Ю., УЛЬЯНОВ С. В., БОРОВИНСКИЙ В. В., РЕШЕТНИКОВ А. Г. МОДЕЛИ КВАНТОВОГО ГЛУБОКОГО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ: ПРОГРАММНО-АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА КВАНТОВОГО «СИЛЬНОГО» ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ИИ // СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ. 2025. № 1
Текстовый фрагмент статьи