Most proposals for quantum neural n

Most proposals for quantum neural networks have skipped over the problem
of how to train the networks. The mechanics of quantum computing
are different enough from classical computing that the issue of training
should be treated in detail. We propose a simple quantum neural network
and a training method for it. It can be shown that this algorithm works
in quantum systems. Results on several real-world data sets show that
this algorithm can train the proposed quantum neural networks, and that
it has some advantages over classical learning algorithms.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อเสนอที่มากที่สุดสำหรับเครือข่ายประสาทควอนตัมได้ข้ามผ่านปัญหาวิธีการฝึกอบรมเครือข่าย กลศาสตร์ควอนตัมคอมพิวเตอร์พอแตกต่างกันจากคอมพิวเตอร์ที่คลาสสิกเรื่องฝึกอบรมควรได้รับในรายละเอียด เราเสนอเครือข่ายประสาทอย่างควอนตัมและวิธีการฝึกอบรมเรื่อง สามารถแสดงว่า อัลกอริทึมนี้ทำงานในระบบควอนตัม แสดงผลบนชุดข้อมูลจริงหลายที่อัลกอริทึมนี้สามารถฝึกเครือข่ายประสาทของควอนตัมที่เสนอ และที่มีข้อได้เปรียบกว่าเรียนคลาสสิกอัลกอริทึม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อเสนอที่มากที่สุดสำหรับเครือข่ายประสาทควอนตัมได้ข้ามผ่านปัญหาของวิธีการในการฝึกอบรมเครือข่าย กลศาสตร์ควอนตัมของคอมพิวเตอร์จะแตกต่างกันมากพอจากการคำนวณว่าปัญหาคลาสสิกของการฝึกอบรมควรได้รับการปฏิบัติในรายละเอียด เราเสนอเครือข่ายประสาทควอนตัมที่เรียบง่ายและวิธีการฝึกอบรมสำหรับมัน ก็สามารถที่จะแสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมนี้ทำงานในระบบควอนตัม ผลกับข้อมูลจริงของโลกหลายชุดแสดงให้เห็นว่าขั้นตอนวิธีนี้สามารถฝึกอบรมเครือข่ายประสาทควอนตัมที่นำเสนอและที่มันมีข้อได้เปรียบบางกว่าขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่คลาสสิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อเสนอที่สุดสำหรับโครงข่ายประสาทเทียมควอนตัมได้ข้ามผ่านปัญหา
วิธีการรถไฟเครือข่าย กลศาสตร์ของคอมพิวเตอร์จะแตกต่างกันพอจาก
ควอนตัมคอมพิวเตอร์คลาสสิกว่าปัญหาของการฝึกอบรม
ควรปฏิบัติในรายละเอียด เราเสนอง่าย ๆโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมควอนตัม
และวิธีการฝึกมัน มันสามารถแสดงให้เห็นว่าวิธีนี้ทำงาน
ในระบบควอนตัมผลลัพธ์บนโลกแห่งความจริงหลายชุดข้อมูลแสดงให้เห็นว่า
ขั้นตอนวิธีนี้สามารถฝึกนำเสนอโครงข่ายประสาทเทียมควอนตัม และมันมีข้อดีกว่า

เรียนคลาสสิกอัลกอริทึม