There may be quantum methods which

There may be quantum methods which could be used to improve current gradient descent
and other learning algorithms. It may also be possible to combine some of these with a
quantum search. An example would be to use gradient descent to try and refine a composite
weight vector found by quantum search. Conversely, a quantum search could start with
the weight vector of a gradient descent search. This would allow the search to start with an
accurate weight vector and search locally for weight vectors which improve overall performance.
Finally the two methods could be used simultaneously to try and take advantage of
the benefits of each technique.
Other types of QNNs may be able to use a quantum search as well since the algorithm
only requires a weight space which can be searched in superposition. In addition, more
traditional gradient descent techniques might benefit from a quantum speed-up themselves.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อาจมีวิธีการควอนตัมซึ่งสามารถใช้เพื่อปรับปรุงปัจจุบันไล่ระดับโคตรและอัลกอริทึมการเรียนรู้อื่น ๆ นอกจากนี้ยังอาจสามารถรวมเหล่านี้ด้วยการค้นหาควอนตัม ตัวอย่างจะใช้โคตรไล่ระดับ และพยายามปรับปรุงส่วนประกอบน้ำหนักเวกเตอร์ที่พบ โดยการค้นหาของควอนตัม ในทางกลับกัน ค้นหาควอนตัมอาจเริ่มต้นด้วยเวกเตอร์น้ำหนักของการค้นหาโคตรไล่ระดับ นี้จะช่วยให้การค้นหาจะเริ่มต้นด้วยการเวกเตอร์ของน้ำหนักที่ถูกต้องและค้นหาเฉพาะสำหรับเวกเตอร์น้ำหนักที่เพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมในที่สุด สองวิธีสามารถใช้พร้อมกัน และพยายามใช้ประโยชน์จากประโยชน์ของแต่ละเทคนิคQNNs ชนิดอื่น ๆ อาจสามารถใช้ค้นหาควอนตัมเช่นเนื่องจากอัลกอริทึมการเพียงแต่ ต้องใช้พื้นที่น้ำหนักซึ่งสามารถค้นหาใน superposition นอกจากนี้ เพิ่มเติมเทคนิคไล่ระดับโคตรโบราณอาจได้ประโยชน์จากการเร่งควอนตัมตัวเอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อาจจะมีวิธีการที่ควอนตัมที่สามารถนำมาใช้ในการปรับปรุงการไล่ระดับสีโคตรปัจจุบันและขั้นตอนวิธีการเรียนรู้อื่น ๆ นอกจากนี้ยังอาจเป็นไปได้ที่จะรวมบางส่วนของเหล่านี้ด้วยการค้นหาควอนตัม ตัวอย่างจะใช้ไล่ระดับสีโคตรจะลองและปรับแต่งคอมโพสิตเวกเตอร์น้ำหนักพบได้โดยการค้นหาควอนตัม ตรงกันข้ามการค้นหาควอนตัมสามารถเริ่มต้นด้วยเวกเตอร์น้ำหนักของการค้นหาโคตรลาด นี้จะช่วยให้การค้นหาเพื่อเริ่มต้นด้วยเวกเตอร์น้ำหนักที่ถูกต้องและการค้นหาในประเทศสำหรับเวกเตอร์น้ำหนักที่ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม. ในที่สุดทั้งสองวิธีสามารถนำมาใช้พร้อม ๆ กันที่จะลองและใช้ประโยชน์จากสิทธิประโยชน์ของแต่ละเทคนิค. ประเภทอื่น ๆ QNNs อาจจะสามารถ ที่จะใช้ค้นหาควอนตัมได้เป็นอย่างดีตั้งแต่ขั้นตอนต้องใช้เพียงพื้นที่น้ำหนักที่สามารถค้นหาในการทับซ้อน นอกจากนี้มากขึ้นเทคนิคการไล่ระดับสีโคตรแบบดั้งเดิมอาจได้รับประโยชน์จากควอนตัมความเร็วขึ้นกับตัวเอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อาจจะมีวิธีการควอนตัมซึ่งสามารถใช้เพื่อปรับปรุงปัจจุบันไล่โทนสีโคตร
และการเรียนรู้อื่น ๆ วิธีการ นอกจากนี้ยังอาจเป็นไปได้ที่จะรวมบางส่วนของเหล่านี้ด้วย
/ ค้นหา ตัวอย่างที่จะใช้การไล่ระดับสีโคตรที่จะลองและปรับแต่งคอมโพสิต
น้ำหนักเวกเตอร์ที่พบโดยการค้นหาควอนตัม ในทางกลับกัน ควอนตัม ค้นหาอาจจะเริ่มด้วย
น้ำหนักเวกเตอร์การไล่ระดับสีโคตรค้นหานี้จะช่วยให้เริ่มต้นด้วยการค้นหาและการค้นหาในท้องถิ่น
ถูกต้องน้ำหนักเวกเตอร์เวกเตอร์น้ำหนักที่เพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม .
ในที่สุดทั้งสองวิธี สามารถใช้พร้อมกันและพยายามใช้ประโยชน์จากประโยชน์ของแต่ละเทคนิค
.
ประเภทอื่น ๆของ qnns อาจจะสามารถที่จะใช้ควอนตัมค้นหาเช่นกันเนื่องจากขั้นตอนวิธี
เพียง แต่ต้องมีพื้นที่น้ำหนัก ซึ่งสามารถหากันอย่างดิบดี นอกจากนี้ มากกว่า
แบบไล่ระดับโคตรเทคนิคอาจได้รับประโยชน์จากควอนตัมความเร็วเอง