- 13,854
- 20
- 8 Ноя 2022
Открытие ученых привело к смене парадигмы в традиционном машинном обучении.
В мире технологий разгорается новый интерес к квантовым компьютерам и их возможностям в области машинного обучения. На фоне широкого обсуждения алгоритмов искусственного интеллекта, вроде ChatGPT, потенциал квантовых вычислений пока полностью не раскрыт. Учёные по всему миру ищут ответы на вопрос, смогут ли квантовые компьютеры эффективнее справляться с задачами, которые ставят в тупик традиционные методы машинного обучения.
Команда исследователей из Freie Universität Berlin Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся результаты работы, бросающие вызов устоявшимся представлениям о квантовом машинном обучении. Ученые обнаружили, что квантовые нейронные сети способны не только обучаться, но и запоминать случайные данные.
Квантовые компьютеры, использующие принципы квантовой механики, ранее считавшиеся лишь мечтой, теперь становятся реальностью, развиваясь с поразительной скоростью. С появлением квантовых процессоров, содержащих сотни кубитов, наука только начинает понимать их потенциал. Широко распространено мнение, что квантовые компьютеры будущего смогут решать важные задачи гораздо быстрее, чем существующие суперкомпьютеры. Таким образом, исследователи уже изучают их потенциал для приложений машинного обучения.
Прежде всего, исследователи сосредоточились на квантовых нейронных сетях, обнаружив, что они могут учиться и запоминать данные, что ставит под сомнение традиционные представления о процессе обучения и обобщении в квантовых моделях.
«Это как обнаружить, что шестилетний ребенок может запомнить случайные строки чисел и таблицу умножения одновременно. Эксперименты показывают, что квантовые нейронные сети невероятно искусны в подборе случайных данных и меток, бросая вызов основам того, как мы понимаем обучение и обобщение», - говорит Элиес Гил-Фустер, ведущий автор исследования.
Результаты указывают на «врожденную» способность квантовых нейронных сетей адаптироваться и запоминать случайные данные, что вызывает необходимость переосмысления традиционных мер оценки способности к обобщению.
Авторы работы подчеркивают необходимость сдвига парадигмы в понимании и оценке квантовых моделей для задач машинного обучения. Открытия ставят перед научным сообществом новые задачи по теоретическому изучению и практическому применению квантовых нейронных сетей.
По словам исследователей, такое открытие может кардинально изменить будущее квантового машинного обучения, открывая дверь к новым открытиям и разработкам в этой быстро развивающейся области.
В мире технологий разгорается новый интерес к квантовым компьютерам и их возможностям в области машинного обучения. На фоне широкого обсуждения алгоритмов искусственного интеллекта, вроде ChatGPT, потенциал квантовых вычислений пока полностью не раскрыт. Учёные по всему миру ищут ответы на вопрос, смогут ли квантовые компьютеры эффективнее справляться с задачами, которые ставят в тупик традиционные методы машинного обучения.
Команда исследователей из Freie Universität Berlin Для просмотра ссылки Войди
Квантовые компьютеры, использующие принципы квантовой механики, ранее считавшиеся лишь мечтой, теперь становятся реальностью, развиваясь с поразительной скоростью. С появлением квантовых процессоров, содержащих сотни кубитов, наука только начинает понимать их потенциал. Широко распространено мнение, что квантовые компьютеры будущего смогут решать важные задачи гораздо быстрее, чем существующие суперкомпьютеры. Таким образом, исследователи уже изучают их потенциал для приложений машинного обучения.
Прежде всего, исследователи сосредоточились на квантовых нейронных сетях, обнаружив, что они могут учиться и запоминать данные, что ставит под сомнение традиционные представления о процессе обучения и обобщении в квантовых моделях.
«Это как обнаружить, что шестилетний ребенок может запомнить случайные строки чисел и таблицу умножения одновременно. Эксперименты показывают, что квантовые нейронные сети невероятно искусны в подборе случайных данных и меток, бросая вызов основам того, как мы понимаем обучение и обобщение», - говорит Элиес Гил-Фустер, ведущий автор исследования.
Результаты указывают на «врожденную» способность квантовых нейронных сетей адаптироваться и запоминать случайные данные, что вызывает необходимость переосмысления традиционных мер оценки способности к обобщению.
Авторы работы подчеркивают необходимость сдвига парадигмы в понимании и оценке квантовых моделей для задач машинного обучения. Открытия ставят перед научным сообществом новые задачи по теоретическому изучению и практическому применению квантовых нейронных сетей.
По словам исследователей, такое открытие может кардинально изменить будущее квантового машинного обучения, открывая дверь к новым открытиям и разработкам в этой быстро развивающейся области.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
