قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
خوارزمية غروفر المُكيَّفة للتعلم
متغير من خوارزمية البحث الكمومي لغروفر مُحسَّن لتسريع البحث عن الأنماط في قواعد بيانات التعلم، مما يوفر تسريعًا تربيعيًا مقارنة بالخوارزميات الكلاسيكية.
شبكة العصبونيات الكمومية (QNN)
بنية حسابية تجمع دوائر كمومية معاملة مع مبادئ التعلم العميق، مستفيدة من التراكب والتشابك لمعالجة البيانات في فضاءات هيلبرت عالية الأبعاد.
آلة المتجهات الداعمة الكمومية (QSVM)
خوارزمية تصنيف كمومي تستخدم دوائر كمومية لتقييم النوى بكفاءة في فضاءات الخصائص الكمومية، مما يسمح بتصنيف مع تعقيد مُخْتَزل أُسِّيًا.
خوارزمية VQE
مُحلل القيم الذاتية الكمومي التفاضلي المُطبَّق على تحسين نماذج التعلم، مستخدمًا دوائر كمومية تفاضلية للعثور على المعاملات المثلى التي تُقَلِّل دالة الخسارة الكمومية.
خوارزمية QAOA
خوارزمية التحسين التقريبي الكمومي التي تستغل دوائر كمومية متناوبة بين عوامل المزج وعوامل المشكلة لحل مشكلات التحسين التوافقي في التعلم الآلي.
ترميز البيانات الكمومي
عملية تحويل البيانات الكلاسيكية إلى حالات كمومية عبر تقنيات مثل ترميز السعة، أو الطور، أو الزاوي، مما يُمكِّن من تمثيل مضغوط أُسِّيًا للمعلومات.
هبوط التدرج الكمومي
خوارزمية تحسين كمومية تحسب التدرجات بطريقة كمومية عبر تقييم عدة اتجاهات في آن واحد بفضل التراكب، مما يُسرِّع تقارب نماذج التعلم.
خوارزمية HHL
خوارزمية هارو-حاسيديم-لويد التي تحل أنظمة المعادلات الخطية بتعقيد لوغاريتمي، وهي أساسية للعديد من مهام التعلم مثل الانحدار وتحليل القيم المفردة.
التعلم المعزز الكمي
نموذج التعلم حيث يستغل الوكلاء تراكبات حالات الإجراء وعمليات اتخاذ القرار الماركوفية الكمية لاستكشاف استراتيجيات متعددة بشكل متزامن في البيئات المعقدة.
الانحدار الكمي باستخدام المربعات الصغرى
طريقة الانحدار تستخدم خوارزمية HHL لحل المعادلات العادية بكفاءة، مما يسمح بالانحدار الخطي مع تسريع أُسّي لفئات معينة من المشكلات.
التصنيف الكمي بالنواة
نهج التصنيف يستخدم دوائر كمية لحساب النوى في فضاءات الخصائص الكمية التي لا يمكن الوصول إليها بالخوارزميات الكلاسيكية، مما يحسن قابلية فصل البيانات.
خوارزمية الطور الكمي للتعلم
تقنية تستخدم تقدير الطور الكمي لاستخراج القيم الذاتية للمشغلات المرتبطة بنماذج التعلم، مما يسمح بتحليل طيفي فعال للبيانات.
الدوائر الكمية المتغيرة
بنية هجينة تجمع دوائر كمية معلمات مع المحسّنات الكلاسيكية، وهي ملائمة لقيود الحواسيب الكمية الحالية لتدريب نماذج التعلم.
الهجين الكمي-الكلاسيكي
نموذج حسابي يدمج مكونات كمية وكلاسيكية حيث выполняют الدوائر الكمية مهام متخصصة بينما تتولى الخوارزميات الكلاسيكية التحكم والتحسين الشامل.
التشابك الكمي للتعلم
استغلال الارتباطات غير المحلية بين الكيوبتات لتمثيل علاقات معقدة في البيانات، مما يسمح بنمذجة التبعيات بما يتجاوز قدرات الأنظمة الكلاسيكية.
التراكب الكمي في التعلم الآلي
استخدام مبدأ التراكب لتمثيل ومعالجة تكوينات متعددة من البيانات أو معلمات النموذج بشكل متزامن، مما يوفر التوازي الكمي للتعلم.
القياس الكمومي التكيفي
استراتيجية القياس الكمومي حيث يتم تكييف عمليات القياس ديناميكيًا بناءً على النتائج السابقة لتعظيم استخراج المعلومات ذات الصلة للتعلم.
التحسين الكمومي بدون تدرجات
فئة من الخوارزميات الكمومية التي تُحسّن دوال الهدف دون حساب صريح للتدرجات، باستخدام تقنيات مثل أخذ العينات الكمومية أو البحث الكمومي المباشر.