AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
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.
Quantum Embedding Transfer
Réutilisation d'encodages quantiques de données pré-appris pour représenter efficacement de nouvelles données dans des tâches de transfer learning quantique.
Quantum State Transfer
Technique de transfert d'états quantiques optimisés ou de représentations d'états entre différents modèles quantiques pour accélérer l'apprentissage.
Quantum Multi-task Learning
Approche où un modèle quantique unique apprend simultanément plusieurs tâches connexes, permettant le partage de représentations quantiques entre les tâches.
Quantum Meta-learning
Paradigme d'apprentissage où les modèles quantiques apprennent à apprendre efficacement de nouvelles tâches avec peu de données, en s'adaptant rapidement via transfer learning.
Quantum Few-shot Learning
Capacité des modèles quantiques à généraliser à partir de très peu d'exemples grâce au transfert de connaissances depuis des tâches pré-apprises.
Quantum Zero-shot Learning
Technique avancée où un modèle quantique peut reconnaître ou classifier des catégories jamais vues lors de l'entraînement en transférant des connaissances sémantiques quantiques.
Quantum Continual Learning
Capacité d'un modèle quantique à apprendre séquentiellement de nouvelles tâches sans oublier les connaissances précédentes, utilisant des mécanismes de transfert quantiques.
Quantum Federated Transfer Learning
Approche hybride combinant le fédéré learning et le transfer learning quantique pour transférer des connaissances entre modèles quantiques distribués tout en préservant la confidentialité.
Quantum Hybrid Transfer Learning
Intégration de modèles quantiques et classiques dans le processus de transfer learning, exploitant les avantages des deux paradigmes computationnels.
Quantum Variational Transfer Learning
Utilisation de circuits quantiques variationnels pré-entraînés comme base pour le transfer learning, optimisés via des techniques variationnelles hybrides.
Quantum Adversarial Transfer Learning
Méthode employant des techniques adversariales quantiques pour améliorer la robustesse et la généralisation du transfer learning entre domaines quantiques.