Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Quantum Feature Extraction
Processus d'extraction de caractéristiques pertinentes à partir de données quantiques ou classiques en utilisant des circuits quantiques paramétrés pour préparer le transfert d'apprentissage.
Quantum Fine-Tuning
Technique d'ajustement fin des paramètres d'un modèle quantique pré-entraîné pour l'adapter spécifiquement à une nouvelle tâche ou un nouveau domaine de données.
Quantum Pre-training
Phase initiale d'entraînement d'un modèle quantique sur un large jeu de données génériques avant son adaptation spécifique à des tâches particulières via transfer learning.
Quantum Knowledge Distillation
Méthode de compression de modèles quantiques où un modèle quantique complexe (enseignant) transfère ses connaissances à un modèle plus simple (étudiant) tout en préservant les performances.
Quantum Domain Adaptation
Processus d'adaptation d'un modèle quantique entraîné sur un domaine source pour qu'il performe efficacement sur un domaine cible différent mais connexe.
Quantum Model Reuse
Stratégie de réutilisation d'architectures ou de poids de modèles quantiques pré-entraînés comme point de départ pour de nouvelles tâches d'apprentissage quantique.
Quantum Parameter Transfer
Transfert sélectif des paramètres optimaux d'un circuit quantique pré-entraîné vers un nouveau modèle, en préservant les représentations quantiques apprises.
Quantum Circuit Transfer
Transfert d'architectures de circuits quantiques entiers ou partiels entre différentes tâches, en adaptant la structure quantique aux nouvelles exigences computationnelles.
Трансфер квантовых вложений
Повторное использование предварительно изученных квантовых кодировок данных для эффективного представления новых данных в задачах квантового трансферного обучения.
Передача квантового состояния
Техника передачи оптимизированных квантовых состояний или представлений состояний между различными квантовыми моделями для ускорения обучения.
Квантовое мульти-задачное обучение
Подход, при котором одна квантовая модель одновременно изучает несколько связанных задач, позволяя обмениваться квантовыми представлениями между задачами.
Квантовое мета-обучение
Парадигма обучения, в которой квантовые модели учатся эффективно обучаться новым задачам с небольшим количеством данных, быстро адаптируясь с помощью трансферного обучения.
Квантовое обучение с малым числом примеров
Способность квантовых моделей обобщать на основе очень небольшого количества примеров благодаря передаче знаний из предварительно изученных задач.
Квантовое обучение с нулевым числом примеров
Продвинутая техника, при которой квантовая модель может распознавать или классифицировать категории, не виденные во время обучения, путем передачи квантовых семантических знаний.
Квантовое непрерывное обучение
Способность квантовой модели последовательно изучать новые задачи, не забывая предыдущие знания, используя механизмы квантового переноса.
Квантовое федеративное трансферное обучение
Гибридный подход, объединяющий федеративное обучение и квантовое трансферное обучение для передачи знаний между распределенными квантовыми моделями с сохранением конфиденциальности.
Квантовое гибридное трансферное обучение
Интеграция квантовых и классических моделей в процесс трансферного обучения, использующая преимущества обоих вычислительных парадигм.
Квантовое вариационное трансферное обучение
Использование предварительно обученных вариационных квантовых схем в качестве основы для трансферного обучения, оптимизированных с помощью гибридных вариационных методов.
Квантовое состязательное трансферное обучение
Метод, использующий квантовые состязательные техники для повышения устойчивости и обобщающей способности трансферного обучения между квантовыми доменами.