এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
Circuit Quantique Variatif
Circuit quantique paramétré dont les paramètres sont optimisés itérativement par des optimiseurs classiques pour minimiser une fonction coût. C'est la composante centrale de nombreux algorithmes d'apprentissage quantique hybrides.
Kernel Quantique
Fonction de similarité calculée dans un espace de Hilbert quantique, mesurant la distance entre états quantiques encodés. Il permet potentiellement d'explorer des espaces de caractéristiques inaccessibles aux kernels classiques.
Régression Linéaire Quantique
Algorithme quantique basé sur HHL pour résoudre efficacement des problèmes de régression linéaire en exploitant la résolution quantique de systèmes linéaires. Il peut offrir une accélération quadratique ou exponentielle selon les conditions.
Algorithme de Grover pour le Machine Learning
Application de l'algorithme de recherche quantique de Grover aux tâches de machine learning comme la recherche de voisins les plus proches ou l'optimisation de hyperparamètres. Il offre une accélération quadratique pour les problèmes de recherche non-structurée.
Quantification du Gradient
Technique d'estimation de gradients de fonctions coût quantiques en utilisant des circuits quantiques et le principe de dérivée paramétrique. Elle est essentielle pour l'entraînement des modèles quantiques variationnels.
Optimisation Quantique Adiabatique
Approche d'optimisation utilisant l'évolution adiabatique d'un système quantique pour trouver le minimum global d'une fonction objectif. Elle est appliquée aux problèmes d'optimisation combinatoire en machine learning.
Réseaux de Croyance Quantiques
Généralisation quantique des réseaux bayésiens classiques utilisant la théorie des probabilités quantiques pour modéliser des incertitudes et corrélations. Ils permettent une représentation plus riche des dépendances entre variables.
Classification Quantique
Ensemble d'algorithmes quantiques pour les tâches de classification utilisant des circuits quantiques pour la prise de décision basée sur la mesure d'états quantiques encodés. Ils peuvent exploiter la superposition pour classifier simultanément plusieurs exemples.
কোয়ান্টাম মাত্রা হ্রাস
কিউপিসিএ (কোয়ান্টাম প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালিসিস) এর মতো কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম যা কোয়ান্টাম স্পেক্ট্রাল ডিকম্পোজিশন ব্যবহার করে মাত্রিকতা হ্রাস করে। তারা বড় মাত্রার ম্যাট্রিক্সের জন্য সূচকীয় ত্বরণ প্রদান করতে পারে।
কোয়ান্টাম ব্যারেন প্ল্যাটিউ
একটি ঘটনা যেখানে কোয়ান্টাম ভেরিয়েশনাল সার্কিটের গ্রেডিয়েন্টগুলি কিউবিট সংখ্যা বৃদ্ধির সাথে সূচকীয়ভাবে ছোট হয়ে যায়, যা অপ্টিমাইজেশনকে কঠিন করে তোলে। এটি গভীর কোয়ান্টাম মডেল প্রশিক্ষণের একটি প্রধান চ্যালেঞ্জ।
কোয়ান্টাম ট্রান্সফার লার্নিং
ক্লাসিক্যাল ট্রান্সফার লার্নিংয়ের নীতিগুলিকে কোয়ান্টাম মডেলগুলিতে অভিযোজিত করার পদ্ধতি, যা নতুন কাজের জন্য পূর্ব-প্রশিক্ষিত কোয়ান্টাম সার্কিট পুনরায় ব্যবহারের অনুমতি দেয়। এটি বর্তমান কোয়ান্টাম ডিভাইসের সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠতে সাহায্য করে।