एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
ग्रोवर खोज एल्गोरिदम का सीखने के लिए अनुकूलित संस्करण
ग्रोवर की क्वांटम खोज एल्गोरिदम का एक संशोधित संस्करण जो सीखने के डेटाबेस में पैटर्न खोज को तेज करने के लिए अनुकूलित है, जो क्लासिकल एल्गोरिदम की तुलना में वर्ग गति प्रदान करता है।
क्वांटम न्यूरल नेटवर्क (QNN)
एक कम्प्यूटेशनल आर्किटेक्चर जो पैरामेट्राइज्ड क्वांटम सर्किट्स को डीप लर्निंग सिद्धांतों के साथ जोड़ता है, डेटा को उच्च आयामी हिल्बर्ट स्पेस में संसाधित करने के लिए सुपरपोजिशन और एंटैंगलमेंट का उपयोग करता है।
क्वांटम सपोर्ट वेक्टर मशीन (QSVM)
एक क्वांटम क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम जो क्वांटम सर्किट्स का उपयोग करके क्वांटम फीचर स्पेस में कर्नेल्स को कुशलतापूर्वक मूल्यांकन करता है, जिससे घातीय रूप से कम जटिलता के साथ क्लासिफिकेशन संभव होता है।
वैरिएशनल क्वांटम आइगनसॉल्वर (VQE) एल्गोरिदम
मशीन लर्निंग मॉडल्स के अनुकूलन के लिए लागू किया गया वैरिएशनल क्वांटम आइगनसॉल्वर, जो क्वांटम लॉस फ़ंक्शन को कम करने के लिए इष्टतम पैरामीटर खोजने के लिए वैरिएशनल क्वांटम सर्किट्स का उपयोग करता है।
क्वांटम अप्रॉक्सिमेट ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम (QAOA)
क्वांटम अप्रॉक्सिमेट ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम जो मिक्सिंग और प्रॉब्लम ऑपरेटर्स को बदलते हुए क्वांटम सर्किट्स का उपयोग करता है, मशीन लर्निंग में कॉम्बिनेशनल ऑप्टिमाइजेशन समस्याओं को हल करने के लिए।
डेटा का क्वांटम एन्कोडिंग
क्लासिकल डेटा को एम्प्लीट्यूड, फेज या एंगुलर एन्कोडिंग जैसी तकनीकों के माध्यम से क्वांटम स्टेट्स में बदलने की प्रक्रिया, जो जानकारी के घातीय रूप से कॉम्पैक्ट प्रतिनिधित्व की अनुमति देती है।
क्वांटम ग्रेडिएंट डिसेंट
एक क्वांटम ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम जो सुपरपोजिशन का उपयोग करके एक साथ कई दिशाओं का मूल्यांकन करके क्वांटम तरीके से ग्रेडिएंट्स की गणना करता है, जिससे लर्निंग मॉडल्स की कन्वर्जेंस तेज होती है।
HHL एल्गोरिदम (हरो-हसिदिम-लॉयड)
हरो-हसिदिम-लॉयड एल्गोरिदम जो लॉगरिदमिक जटिलता में लीनियर इक्वेशन सिस्टम्स को हल करता है, जो कई लर्निंग कार्यों जैसे रिग्रेशन और सिंगुलर वैल्यू डिकंपोजिशन के लिए मौलिक है।
क्वांटम रीइन्फोर्समेंट लर्निंग
एक सीखने का प्रतिमान जहां एजेंट क्रिया अवस्थाओं के सुपरपोजिशन और क्वांटम मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं का उपयोग करते हैं जटिल वातावरण में एक साथ कई रणनीतियों की खोज करने के लिए।
क्वांटम लीस्ट स्क्वायर रिग्रेशन
सामान्य समीकरणों को कुशलतापूर्वक हल करने के लिए HHL एल्गोरिदम का उपयोग करने वाली प्रतिगमन विधि, जो समस्याओं के कुछ वर्गों के लिए घातीय त्वरण के साथ रैखिक प्रतिगमन की अनुमति देती है।
क्वांटम कर्नेल क्लासिफिकेशन
क्वांटम सर्किट का उपयोग करके ऐसी कर्नेल की गणना करने वाला वर्गीकरण दृष्टिकोण जो क्लासिकल एल्गोरिदम की पहुंच से परे क्वांटम फीचर स्पेस में होती है, जिससे डेटा की अलगाव क्षमता में सुधार होता है।
लर्निंग के लिए क्वांटम फेज एल्गोरिदम
सीखने के मॉडल से जुड़े ऑपरेटरों के आइगनवैल्यू निकालने के लिए क्वांटम फेज एस्टीमेशन का उपयोग करने वाली तकनीक, जो डेटा के कुशल स्पेक्ट्रल विश्लेषण की अनुमति देती है।
वेरिएशनल क्वांटम सर्किट (VQC)
पैरामीटरयुक्त क्वांटम सर्किट को क्लासिकल ऑप्टिमाइज़र के साथ जोड़ने वाला हाइब्रिड आर्किटेक्चर, जो मौजूदा क्वांटम कंप्यूटर की सीमाओं के अनुकूल मॉडल सीखने के लिए अनुकूलित है।
क्वांटम-क्लासिकल हाइब्रिड
क्वांटम और क्लासिकल घटकों को एकीकृत करने वाला कम्प्यूटेशनल प्रतिमान जहां क्वांटम सर्किट विशेष उप-कार्य करते हैं जबकि क्लासिकल एल्गोरिदम समग्र नियंत्रण और अनुकूलन का प्रबंधन करते हैं।
लर्निंग के लिए क्वांटम एंटैंगलमेंट
डेटा में जटिल संबंधों का प्रतिनिधित्व करने के लिए क्यूबिट्स के बीच गैर-स्थानीय सहसंबंधों का शोषण, जो क्लासिकल सिस्टम की क्षमताओं से परे निर्भरता मॉडलिंग की अनुमति देता है।
ML में क्वांटम सुपरपोजिशन
एक साथ कई डेटा कॉन्फ़िगरेशन या मॉडल पैरामीटर का प्रतिनिधित्व करने और प्रोसेस करने के लिए सुपरपोजिशन सिद्धांत का उपयोग, जो सीखने के लिए क्वांटम समानांतरता प्रदान करता है।
अनुकूली क्वांटम मापन
क्वांटम मापन की एक रणनीति जिसमें मापन संचालनों को पिछले परिणामों के आधार पर गतिशील रूप से अनुकूलित किया जाता है ताकि सीखने के लिए प्रासंगिक जानकारी के निष्कर्षण को अधिकतम किया जा सके।
ग्रेडिएंट रहित क्वांटम अनुकूलन
क्वांटम एल्गोरिदम का एक वर्ग जो ग्रेडिएंट की स्पष्ट गणना के बिना उद्देश्य फलनों को अनुकूलित करता है, जैसे क्वांटम नमूनाकरण या प्रत्यक्ष क्वांटम खोज जैसी तकनीकों का उपयोग करता है।