Quantum Physics,Disordered Systems and Neural Networks,Computer Vision and Pattern Recognition,فیزیک کوانتومی , سیستم های بی نظمی و شبکه های عصبی , دید رایانه و تشخیص الگوی
توضیحات
Submitted 2 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 5 pages, 5 figures
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 2 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 5 صفحه ، 5 شکل
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
We consider the problem of distinguishing two vectors (visualized as images or barcodes) and learning if they are related to one another. For this, we develop a geometric quantum machine learning (GQML) approach with embedded symmetries that allows for the classification of similar and dissimilar pairs based on global correlations, and enables generalization from just a few samples. Unlike GQML algorithms developed to date, we propose to focus on symmetry-aware measurement adaptation that outperforms unitary parametrizations. We compare GQML for similarity testing against classical deep neural networks and convolutional neural networks with Siamese architectures. We show that quantum networks largely outperform their classical counterparts. We explain this difference in performance by analyzing correlated distributions used for composing our dataset. We relate the similarity testing with problems that showcase a proven maximal separation between the BQP complexity class and the polynomial hierarchy. While the ability to achieve advantage largely depends on how data are loaded, we discuss how similar problems can benefit from quantum machine learning.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
ما مشکل تمایز دو بردار (تجسم به عنوان تصاویر یا بارکد) و یادگیری در صورت ارتباط با یکدیگر را در نظر می گیریم.برای این کار ، ما یک رویکرد یادگیری کوانتومی هندسی (GQML) با تقارن تعبیه شده ایجاد می کنیم که امکان طبقه بندی جفت های مشابه و متفاوت را بر اساس همبستگی های جهانی فراهم می کند و فقط از چند نمونه عمومی را امکان پذیر می کند.بر خلاف الگوریتم های GQML که تا به امروز توسعه یافته است ، ما پیشنهاد می کنیم بر سازگاری اندازه گیری اندازه گیری آگاه که از پارامترهای واحد بهتر عمل می کند ، تمرکز کنیم.ما GQML را برای آزمایش شباهت در برابر شبکه های عصبی عمیق کلاسیک و شبکه های عصبی حلقوی با معماری سیامی مقایسه می کنیم.ما نشان می دهیم که شبکه های کوانتومی تا حد زیادی از همتایان کلاسیک خود بهتر عمل می کنند.ما این تفاوت را در عملکرد با تجزیه و تحلیل توزیع های همبسته مورد استفاده برای ترکیب مجموعه داده های خود توضیح می دهیم.ما آزمایش شباهت را با مشکلاتی که نشان دهنده جدایی حداکثر اثبات شده بین کلاس پیچیدگی BQP و سلسله مراتب چند جمله ای است ، ارتباط می دهیم.در حالی که توانایی دستیابی به مزیت تا حد زیادی به نحوه بارگیری داده ها بستگی دارد ، ما بحث می کنیم که چگونه مشکلات مشابه می توانند از یادگیری ماشین کوانتومی بهره مند شوند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
