Le domaine de l’apprentissage automatique dans les ordinateurs quantiques a été renforcé par de nouvelles recherches qui suppriment les obstacles potentiels au fonctionnement efficace des réseaux de neurones quantiques. Bien que les théoriciens aient initialement cru qu’un large ensemble de formations serait nécessaire pour former le réseau de neurones quantiques, le théorème quantique No-Free-Lunch développé par le Laboratoire national de Los Alamos indique que l’intrication quantique élimine ce problème.
« Notre travail prouve que les données volumineuses et la manipulation à grande échelle sont importantes pour l’apprentissage de la technologie quantique. Mieux encore, la manipulation conduit à l’évolutivité, ce qui résout l’obstacle à l’augmentation de la taille des données par une méthode d’apprentissage claire « , a déclaré Andrew Sornborger, un informaticien. à Los Alamos et co-auteur d’un article publié le 18 février sur l’examen physique. Des lettres. « La théorie nous donne l’espoir que les réseaux de neurones quantiques sont sur la bonne voie pour atteindre l’objectif d’accélération de la vitesse quantique, qui finira par dépasser leurs homologues sur les ordinateurs plus anciens. »
L’ancienne théorie No-Free-Lunch stipule que tout algorithme d’apprentissage automatique est aussi bon que tout autre, mais pas meilleur, lorsque ses performances sont mesurées sur toutes les tâches connexes, leurs données et leurs étiquettes. Le résultat direct de cette théorie qui démontre la puissance des données dans l’ancien apprentissage automatique est que plus une personne possède d’informations, meilleures sont les performances. Ainsi, les données sont un outil d’apprentissage automatique qui ralentit les performances.
Le nouveau théorème No-Free-Lunch de Los Alamos suggère que dans la règle quantique, l’entrée est également rentable et peut être échangée contre des données afin de réduire les besoins en données.
À l’aide de l’ordinateur quantique de Rigetti, l’équipe a saisi l’ensemble de données quantiques sous forme de références pour valider le nouveau théorème.
« Nous avons démontré avec des instruments quantiques que nous pouvons contourner le théorème traditionnel No-Free-Lunch en attrapant, tandis que notre nouvelle production de théorèmes représente des expériences expérimentales », a déclaré Kunal Sharma, auteur du premier de cette chose.
« Notre théorie suggère que le toucher devrait être considéré comme un outil important dans l’apprentissage quantique, ainsi que dans les mégadonnées », a déclaré Patrick Coles, physicien et auteur principal de Los Alamos. « Les anciens réseaux de neurones reposent uniquement sur le big data. »
L’intrication définit l’état du système de particules atomiques qui ne peut pas être entièrement décrit indépendamment ou individuellement. La capture fait partie intégrante de l’informatique quantique.
Équipement fourni par le DOE / Los Alamos National Laboratory. Remarque : Le contenu peut être trié en fonction du style et de la longueur.
Table des matières
Quelle est la différence entre une méthode d’optimisation heuristique et une méthode exacte ?
Donc le but de l’heuristique est de trouver la solution la plus proche possible du bon processus alors que l’on est pressé. Par conséquent, la valeur de la méthode standard sera calculée en fonction de la différence trouvée entre sa solution et la bonne. Ceci pourrez vous intéresser : Rédaction Web : 3 conseils pour ne pas se tromper.
Qu’est-ce qu’une approche heuristique ? Quelle est l’approche heuristique de l’informatique ? Un développement heuristique est un processus de résolution de problèmes qui ne repose pas sur une analyse détaillée du problème énoncé. Cela implique de travailler dans des processus séquentiels.
Quand Parle-t-on de l’heuristique ?
Adjectif. Un adjectif heuristique est approprié, ce qui aide à la recherche, à la découverte de faits ou d’idées, ainsi qu’à ce que vous trouvez habituellement. Sur le même sujet : De retour du Canada, ils s’installent à Verniolle. Une théorie heuristique est une théorie qui est volontairement choisie comme concept directeur malgré sa vérité absolue.
Quelle est la signification de heuristique ?
î¬ heuristique 1. Un domaine de science historique avec recherche documentaire. 2. Discipline qui se propose d’établir les règles de la recherche scientifique.
Comment calculer l’heuristique ?
La meilleure façon de dépenser de l’argent, même s’il est souvent impossible de compter, est une distance réelle (ou généralement un coût réel) pour atteindre un objectif. Un exemple de technique heuristique valide est lorsqu’un corbeau vole vers un seul endroit sur une carte.
Quelles sont les méthodes d’optimisation ?
Stratégies d’amélioration collaboratives Ceci pourrez vous intéresser : Plateformes de netlinking en France – YubiGeek.
- la théorie des graphes
- théorie des jeux (stratégies de travail)
- le concept de contrôle, de contrôle et d’automatisation (voir Groupe : Automatisation)
- optimisation pluridisciplinaire.
Quel est le but de l’optimisation ?
L’optimisation est un composant mathématique lié à l’analyse et au modèle des contraintes du problème fourni afin de trouver une solution qui améliore ou minimise les performances qui doivent être améliorées.
Quel est l’intérêt d’une heuristique ?
Heuristique signifie : la capacité de découvrir, d’inventer, de découvrir. partie des sciences historiques dont le but est la recherche de documents. Son but est d’identifier, de sélectionner et de hiérarchiser tous les documents liés à un cours donné.
Quelle est la signification heuristique ? î¬ heuristique 1. Un domaine de science historique avec recherche documentaire. 2. Discipline qui se propose d’établir les règles de la recherche scientifique.
Quels sont les heuristiques ?
Le terme «heuristique» fait généralement référence à un processus de résolution de problèmes qui ne va pas au-delà d’une analyse détaillée du problème mais par l’adhésion ou le suivi d’un groupe de problèmes présélectionnés.
Quels sont les biais cognitifs ?
Une grande variété de gènes
- Tendances sensori-humaines (également appelées illusions). Notre système de détection combine les informations qu’il reçoit de manière inappropriée.
- manque de soins. …
- État de la mémoire. …
- Options de jugement. …
- Raisonnement.
Quelle heuristique introduite par Tversky et Kahneman 1974 permet d’expliquer cette erreur de diagnostic initiale ?
Depuis les années 1970, les attitudes heuristiques ont changé avec Amos Tversky et Daniel Kahneman qui ont développé en 1974 l’idée que les individus ne prennent pas toujours leurs propres décisions. … Tversky et Kahneman sont les principaux écrivains qui ont étudié et développé le concept de jugement heuristique.
What the no free lunch theorems really mean how do you improve search algorithms?
Le résultat est un théorème de repas gratuit pour la recherche (NFL). Il nous dit que si un algorithme de recherche fonctionne très bien dans un groupe de tâches, il doit fonctionner mal de la même manière dans toutes les autres tâches. Cette définition est la valeur fondamentale du théorème NFL pour la recherche.
Quels sont les heuristiques ?
Le terme «heuristique» fait généralement référence à un processus de résolution de problèmes qui ne va pas au-delà d’une analyse détaillée du problème mais par l’adhésion ou le suivi d’un groupe de problèmes présélectionnés.
Quand parle-t-on d’heuristique ? Adjectif. Un adjectif heuristique est approprié, ce qui aide à la recherche, à la découverte de faits ou d’idées, ainsi qu’à ce que vous trouvez habituellement. Une théorie heuristique est une théorie qui est volontairement choisie comme concept directeur malgré sa vérité absolue.
Quels sont les biais cognitifs ?
Une grande variété de gènes
- Tendances sensori-humaines (également appelées illusions). Notre système de détection combine les informations qu’il reçoit de manière inappropriée.
- manque de soins. …
- État de la mémoire. …
- Options de jugement. …
- Raisonnement.
Quels sont les billets cognitifs ?
Le biais mental est une forme de pensée trompeuse et déformée. Ce type de pensée permet à une personne de porter des jugements ou de prendre des décisions rapidement.
Comment reconnaître un biais cognitif ?
On parle de biais mental lorsque votre pensée claire est terminée et que votre jugement n’est plus fiable parce que votre cerveau se base sur tout ce que vous savez déjà, ou qu’il pense savoir, explique de nouvelles choses et le met en premier à sa manière, sans demander vous directement. .
Quelle heuristique introduite par Tversky et Kahneman 1974 permet d’expliquer cette erreur de diagnostic initiale ?
Depuis les années 1970, les attitudes heuristiques ont changé avec Amos Tversky et Daniel Kahneman qui ont développé en 1974 l’idée que les individus ne prennent pas toujours leurs propres décisions. … Tversky et Kahneman sont les principaux écrivains qui ont étudié et développé le concept de jugement heuristique.
Comment reconnaître un biais cognitif ?
On parle de biais mental lorsque votre pensée claire est terminée et que votre jugement n’est plus fiable parce que votre cerveau se base sur tout ce que vous savez déjà, ou qu’il pense savoir, explique de nouvelles choses et le met en premier à sa manière, sans demander vous directement. .
Comment lutter contre les biais cognitifs ?
Une autre méthode particulièrement efficace pour réduire le retard mental est l’étude des réseaux de neurones et des options de sélection, une approche qui est influencée par les schémas de pensée et le fonctionnement du réseau nerveux authentique de la personne.
Who derived the no free lunch theorem?
David Hume, l’un des plus grands érudits des années 1800, a demandé : » Comment pouvons-nous justifier ce que nous n’avons pas vu dans ce que nous avons vu ? » De nombreuses années plus tard, David Wolpert a fourni une forme mathématique à cette question et l’a fournie. notre théorie de la théorie du repas gratuit qui limite la qualité d’un étudiant.
Sources :
