Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Вариационная квантовая схема
Параметризованная квантовая схема, параметры которой итеративно оптимизируются классическими оптимизаторами для минимизации целевой функции. Это центральный компонент многих алгоритмов гибридного квантового машинного обучения.
Квантовое ядро
Функция подобия, вычисляемая в квантовом пространстве Гильберта, измеряющая расстояние между закодированными квантовыми состояниями. Она потенциально позволяет исследовать пространства признаков, недоступные для классических ядер.
Квантовая линейная регрессия
Квантовый алгоритм, основанный на алгоритме HHL, для эффективного решения задач линейной регрессии путем использования квантового решения систем линейных уравнений. Он может обеспечивать квадратичное или экспоненциальное ускорение в зависимости от условий.
Алгоритм Гровера для машинного обучения
Применение алгоритма квантового поиска Гровера к задачам машинного обучения, таким как поиск ближайших соседей или оптимизация гиперпараметров. Он обеспечивает квадратичное ускорение для задач неструктурированного поиска.
Оценка градиента
Техника оценки градиентов квантовых целевых функций с использованием квантовых схем и принципа параметрической производной. Она необходима для обучения вариационных квантовых моделей.
Адиабатическая квантовая оптимизация
Подход к оптимизации, использующий адиабатическую эволюцию квантовой системы для нахождения глобального минимума целевой функции. Он применяется к задачам комбинаторной оптимизации в машинном обучении.
Квантовые сети доверия
Квантовое обобщение классических байесовских сетей, использующее теорию квантовых вероятностей для моделирования неопределенностей и корреляций. Они позволяют более богатое представление зависимостей между переменными.
Квантовая классификация
Набор квантовых алгоритмов для задач классификации, использующих квантовые схемы для принятия решений на основе измерения закодированных квантовых состояний. Они могут использовать суперпозицию для одновременной классификации нескольких примеров.
Réduction de Dimension Quantique
Algorithmes quantiques comme le QPCA (Quantum Principal Component Analysis) qui effectuent une réduction de dimensionnalité en exploitant la décomposition spectrale quantique. Ils peuvent offrir une accélération exponentielle pour les matrices de grande dimension.
Barren Plateaux Quantiques
Phénomène où les gradients des circuits quantiques variationnels deviennent exponentiellement petits avec l'augmentation du nombre de qubits, rendant l'optimisation difficile. C'est un défi majeur dans l'entraînement des modèles quantiques profonds.
Transfer Learning Quantique
Approche adaptant les principes du transfer learning classique aux modèles quantiques, permettant la réutilisation de circuits quantiques pré-entraînés pour de nouvelles tâches. Elle aide à surmonter les limitations des dispositifs quantiques actuels.