ترجمه فارسی مقاله یک شبکه عصبی گراف کوانتومی مبتنی بر لاپلاس برای یادگیری نیمه نظارتی

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 A Laplacian-based Quantum Graph Neural Network for Semi-Supervised Learning
عنوان مقاله به فارسی یک شبکه عصبی گراف کوانتومی مبتنی بر لاپلاس برای یادگیری نیمه نظارتی
نویسندگان Hamed Gholipour, Farid Bozorgnia, Kailash Hambarde, Hamzeh Mohammadigheymasi, Javier Mancilla, Andre Sequeira, Joao Neves, Hugo Proença
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 15
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Quantum Physics,یادگیری ماشین , فیزیک کوانتومی ,
توضیحات Submitted 13 August, 2024; v1 submitted 10 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 13 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده 10 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 600,000 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

Laplacian learning method is a well-established technique in classical graph-based semi-supervised learning, but its potential in the quantum domain remains largely unexplored. This study investigates the performance of the Laplacian-based Quantum Semi-Supervised Learning (QSSL) method across four benchmark datasets -- Iris, Wine, Breast Cancer Wisconsin, and Heart Disease. Further analysis explores the impact of increasing Qubit counts, revealing that adding more Qubits to a quantum system doesn't always improve performance. The effectiveness of additional Qubits depends on the quantum algorithm and how well it matches the dataset. Additionally, we examine the effects of varying entangling layers on entanglement entropy and test accuracy. The performance of Laplacian learning is highly dependent on the number of entangling layers, with optimal configurations varying across different datasets. Typically, moderate levels of entanglement offer the best balance between model complexity and generalization capabilities. These observations highlight the crucial need for precise hyperparameter tuning tailored to each dataset to achieve optimal performance in Laplacian learning methods.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

روش یادگیری لاپلاسی یک تکنیک به خوبی تثبیت شده در یادگیری نیمه تحت نظارت کلاسیک مبتنی بر نمودار است ، اما پتانسیل آن در حوزه کوانتومی تا حد زیادی ناشناخته است.این مطالعه به بررسی عملکرد روش یادگیری نیمه تحت نظارت کوانتومی مبتنی بر لاپلاسی (QSSL) در چهار مجموعه داده معیار-عنبیه ، شراب ، سرطان پستان ویسکانسین و بیماری های قلبی می پردازد.تجزیه و تحلیل بیشتر به بررسی تأثیر افزایش تعداد Quit ، نشان می دهد که اضافه کردن Qubits بیشتر به یک سیستم کوانتومی همیشه عملکرد را بهبود نمی بخشد.اثربخشی Qubits اضافی به الگوریتم کوانتومی و چگونگی مطابقت با مجموعه داده بستگی دارد.علاوه بر این ، ما اثرات لایه های درهم و برهم متفاوت را بر آنتروپی گرفتگی و دقت آزمایش بررسی می کنیم.عملکرد یادگیری لاپلاسی به تعداد لایه های درهم و برهم بستگی دارد و تنظیمات بهینه در مجموعه داده های مختلف متفاوت است.به طور معمول ، سطح متوسط ​​گرفتاری بهترین تعادل بین پیچیدگی مدل و قابلیت های عمومی را ارائه می دهد.این مشاهدات نیاز اساسی به تنظیم دقیق هایپرپارامتر را متناسب با هر مجموعه داده برای دستیابی به عملکرد بهینه در روشهای یادگیری لاپلاسی برجسته 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.

🎯 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.