ترجمه فارسی مقاله بهینه‌سازی مدارهای کوانتومی متغیر با استفاده از استراتژی‌های فراابتکاری در یادگیری تقویتی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Optimizing Variational Quantum Circuits Using Metaheuristic Strategies in Reinforcement Learning
عنوان مقاله به فارسی بهینه‌سازی مدارهای کوانتومی متغیر با استفاده از استراتژی‌های فراابتکاری در یادگیری تقویتی
نویسندگان Michael Kölle, Daniel Seidl, Maximilian Zorn, Philipp Altmann, Jonas Stein, Thomas Gabor
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 6
دسته بندی موضوعات Quantum Physics,Artificial Intelligence,Machine Learning,فیزیک کوانتومی , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 2 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Accepted at QCE24 - QCRL24 Workshop
توضیحات به فارسی ارسال شده در 2 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: پذیرفته شده در QCE24 - کارگاه qCRL24

قیمت: 19,000 تومان

دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 99,000 تومان

سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 240,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری


📚 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.

🎯 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

Quantum Reinforcement Learning (QRL) offers potential advantages over classical Reinforcement Learning, such as compact state space representation and faster convergence in certain scenarios. However, practical benefits require further validation. QRL faces challenges like flat solution landscapes, where traditional gradient-based methods are inefficient, necessitating the use of gradient-free algorithms. This work explores the integration of metaheuristic algorithms -- Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Tabu Search, Genetic Algorithm, Simulated Annealing, and Harmony Search -- into QRL. These algorithms provide flexibility and efficiency in parameter optimization. Evaluations in $5times5$ MiniGrid Reinforcement Learning environments show that, all algorithms yield near-optimal results, with Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization performing best. In the Cart Pole environment, Simulated Annealing, Genetic Algorithms, and Particle Swarm Optimization achieve optimal results, while the others perform slightly better than random action selection. These findings demonstrate the potential of Particle Swarm Optimization and Simulated Annealing for efficient QRL learning, emphasizing the need for careful algorithm selection and adaptation.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

یادگیری تقویت کوانتومی (QRL) مزایای بالقوه ای را نسبت به یادگیری تقویت کننده کلاسیک ، مانند بازنمایی فضای فشرده حالت و همگرایی سریعتر در سناریوهای خاص ارائه می دهد.با این حال ، مزایای عملی نیاز به اعتبار بیشتر دارد.QRL با چالش هایی مانند مناظر راه حل مسطح روبرو است ، جایی که روش های سنتی مبتنی بر گرادیان ناکارآمد هستند و نیاز به استفاده از الگوریتم های بدون شیب دارند.این کار به بررسی ادغام الگوریتم های متهوریستی - بهینه سازی ذرات ذرات ، بهینه سازی کلونی مورچه ، جستجوی تابو ، الگوریتم ژنتیکی ، بازپرداخت شبیه سازی شده و جستجوی هارمونی - در QRL می پردازد.این الگوریتم ها انعطاف پذیری و کارآیی را در بهینه سازی پارامترها ارائه می دهند.ارزیابی در 5 $ Times5 $ 5 $ محیط های یادگیری تقویت کننده minigrid نشان می دهد که ، تمام الگوریتم ها نتایج تقریباً بهینه را به دست می آورند ، با بازپخت شبیه سازی شده و بهینه سازی swarm ذرات بهترین عملکرد را دارند.در محیط قطب سبد خرید ، بازپخت شبیه سازی شده ، الگوریتم های ژنتیکی و بهینه سازی ذرات به نتایج بهینه می رسند ، در حالی که بقیه عملکرد کمی بهتر از انتخاب عمل تصادفی دارند.این یافته ها پتانسیل بهینه سازی swarm ذرات و بازپخت شبیه سازی شده را برای یادگیری کارآمد QRL نشان می دهد ، با تأکید بر نیاز به انتخاب و سازگاری الگوریتم دقیق.

📚 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.

🎯 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.