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
Quantum machine learning holds the promise of harnessing quantum advantage to achieve speedup beyond classical algorithms. Concurrently, research indicates that dissipation can serve as an effective resource in quantum computation. In this paper, we introduce a novel dissipation-driven quantum generative adversarial network (DQGAN) architecture specifically tailored for generating classical data. Our DQGAN comprises two interacting networks: a generative network and a discriminative network, both constructed from qubits. The classical data is encoded into the input qubits of the input layer via strong tailored dissipation processes. This encoding scheme enables us to extract both the generated data and the classification results by measuring the observables of the steady state of the output qubits. The network coupling weight, i.e., the strength of the interaction Hamiltonian between layers, is iteratively updated during the training process. This training procedure closely resembles the training of conventional generative adversarial networks (GANs). By alternately updating the two networks, we foster adversarial learning until the equilibrium point is reached. Our preliminary numerical test on a simplified instance of the task substantiate the feasibility of our DQGAN model.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری ماشین کوانتومی نوید استفاده از مزیت کوانتومی را برای دستیابی به سرعت فراتر از الگوریتم های کلاسیک در اختیار دارد.به طور هم زمان ، تحقیقات نشان می دهد که اتلاف می تواند به عنوان یک منبع مؤثر در محاسبات کوانتومی باشد.در این مقاله ، ما یک معماری رمان رمان Dissibation Driven-Drivantive Netween (DQGAN) را به طور خاص متناسب با تولید داده های کلاسیک معرفی می کنیم.DQGAN ما شامل دو شبکه متقابل است: یک شبکه تولیدی و یک شبکه تبعیض آمیز ، هر دو از qubits ساخته شده اند.داده های کلاسیک از طریق فرآیندهای اتلاف متناسب قوی در قسمت ورودی لایه ورودی رمزگذاری می شوند.این طرح رمزگذاری ما را قادر می سازد تا هم داده های تولید شده و هم با نتایج طبقه بندی را با اندازه گیری مشاهدات از حالت پایدار Qubits خروجی استخراج کنیم.وزن جفت شبکه ، یعنی قدرت تعامل همیلتونیان بین لایه ها ، در طی فرایند آموزش به طور تکراری به روز می شود.این روش آموزش از نزدیک به آموزش شبکه های متعارف متعارف (GANS) شبیه است.با بروزرسانی متناوب دو شبکه ، ما یادگیری مخالف را تا رسیدن به نقطه تعادل تقویت می کنیم.آزمون عددی اولیه ما در یک نمونه ساده از کار ، امکان سنجی مدل DQGAN ما را اثبات 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
