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
Variational Quantum Circuits (VQC) lie at the forefront of quantum machine learning research. Still, the use of quantum networks for real data processing remains challenging as the number of available qubits cannot accommodate a large dimensionality of data --if the usual angle encoding scenario is used. To achieve dimensionality reduction, Principal Component Analysis is routinely applied as a pre-processing method before the embedding of the classical features on qubits. In this work, we propose an alternative method which reduces the dimensionality of a given dataset by taking into account the specific quantum embedding that comes after. This method aspires to make quantum machine learning with VQCs more versatile and effective on datasets of high dimension. At a second step, we propose a quantum inspired classical autoencoder model which can be used to encode information in low latent spaces. The power of our proposed models is exhibited via numerical tests. We show that our targeted dimensionality reduction method considerably boosts VQC's performance and we also identify cases for which the second model outperforms classical linear autoencoders in terms of reconstruction loss.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدارهای کوانتومی متغیر (VQC) در خط مقدم تحقیقات یادگیری ماشین کوانتومی قرار دارند.با این وجود ، استفاده از شبکه های کوانتومی برای پردازش داده های واقعی چالش برانگیز است زیرا تعداد Qubits موجود نمی تواند ابعاد بزرگی از داده ها را در خود جای دهد -اگر از سناریوی رمزگذاری زاویه معمول استفاده شود.برای دستیابی به کاهش ابعاد ، تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی به طور معمول به عنوان یک روش پیش پردازش قبل از تعبیه ویژگی های کلاسیک در Qubits اعمال می شود.در این کار ، ما یک روش جایگزین را پیشنهاد می کنیم که با در نظر گرفتن تعبیه کوانتومی خاص که پس از آن وجود دارد ، ابعاد یک مجموعه داده معین را کاهش می دهد.این روش آرزو دارد که یادگیری ماشین کوانتومی را با VQC ها متنوع تر و در مجموعه داده های بعد بالا مؤثر قرار دهد.در مرحله دوم ، ما یک مدل Autoencoder کلاسیک الهام گرفته از کوانتومی را پیشنهاد می کنیم که می تواند برای رمزگذاری اطلاعات در فضاهای نهفته کم استفاده شود.قدرت مدلهای پیشنهادی ما از طریق تست های عددی به نمایش گذاشته می شود.ما نشان می دهیم که روش کاهش ابعاد هدفمند ما به طور قابل توجهی عملکرد VQC را تقویت می کند و مواردی را نیز شناسایی می کنیم که مدل دوم از نظر از دست دادن بازسازی از خودکارهای خطی کلاسیک بهتر عمل می کند.
📚 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
