美国研究人员在简化量子机器学习取得进展

崔哥聊科技 20230709

  • 量子机器学习
  • 量子计算机

美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究人员证明，少量的简单数据足以训练量子神经网络。新的理论研究证明，量子机器学习比其他类型的算法能容忍更多的噪声，因为机器学习的分类等任务并不需要100%的准确率。

因此，使用更简单的数据可以让不太复杂的量子电路创造给定的量子态，如显示分子系统演化的量子化学模拟。简单的电路易于实现，噪声较小，从而能够完成计算。这一发现为最大限度地提高中型量子计算机的可用性铺平了道路，以比传统数字计算机更好地模拟量子系统和其他任务，同时也为优化量子传感器提供了可能性。找有价值的信息，请记住Byteclicks.com

相关研究成果发表在《自然-通讯》（Nature Communications）期刊。

版权声明：除特殊说明外，本站所有文章均为 字节点击 原创内容，采用 BY-NC-SA 知识共享协议。原文链接：https://byteclicks.com/50691.html 转载时请以链接形式标明本文地址。转载本站内容不得用于任何商业目的。本站转载内容版权归原作者所有，文章内容仅代表作者独立观点，不代表字节点击立场。报道中出现的商标、图像版权及专利和其他版权所有的信息属于其合法持有人，只供传递信息之用，非商务用途。如有侵权，请联系 gavin@byteclicks.com。我们将协调给予处理。

查看全文

点赞

崔哥聊科技

作者最近更新

  • 基于泓川科技LTP080激光位移传感器的音响喇叭振动特性低成本测量方案
    崔哥聊科技
    03-21 18:18
  • 下注机器人，这家触觉传感器企业拿下近亿元融资！
    崔哥聊科技
    03-14 16:22
  • 电应普传感器|液化气罐液位监测应用方案
    崔哥聊科技
    2024-11-04

期刊订阅

相关推荐

  • 霍尼韦尔将推世界上功能最强大的量子计算机

    2020-03-04

  • “口罩制造商”霍尼韦尔：3个月内将发布最强量子计算机

    2020-03-06

  • 谷歌宣布推出量子机器学习库TFQ 用于训练量子模型

    2020-03-10

  • 谷歌推出一个可训练量子模型的机器学习框架

    2020-03-11

评论0条评论

×
私信给崔哥聊科技

点击打开传感搜小程序 - 速览海量产品,精准对接供需

  • 收藏

  • 评论

  • 点赞

  • 分享

收藏文章×

已选择0个收藏夹

新建收藏夹
完成
创建收藏夹 ×
取消 保存

1.点击右上角

2.分享到“朋友圈”或“发送给好友”

×

微信扫一扫，分享到朋友圈

推荐使用浏览器内置分享功能

×

关注微信订阅号

关注微信订阅号，了解更多传感器动态

  • #{faceHtml}

    #{user_name}#{created_at}

    #{content}

    展开

    #{like_count} #{dislike_count} 查看评论 回复

    共#{comment_count}条评论

    加载更多

  • #{ahtml}#{created_at}

    #{content}

    展开

    #{like_count} #{dislike_count} #{reback} 回复

  • #{ahtml}#{created_at}

    #{content}

    展开

    #{like_count} #{dislike_count} 回复

    • 关闭
      广告