Kategoria: SK Sayril Amed
Ulepszone kwantowo sieci neuronowe usprawniają klasyfikację binarną
—
in Adam Optimizer, Bhagwan Mahavir University, Binary Classification, Binary Cross Entropy Loss, Classical Machine Learning, Classical Neural Network, Decision Boundary, Dense Layers, Department of CSE, error correction, Feature Vector, Neural Network Architecture, quantum advantage., Quantum Circuit Feature Map, quantum computing, Quantum Enhanced Features, Quantum Enhanced Neural Networks, Quantum Feature Encoding, Quantum Feature Matrix, Quantum Noise, Quantum Research, Quantum States, ReLU Activation Functions, Rx Gate, Sigmoid Activation Function, SK Sayril Amed, Statevector SimulatorSK Sayril Amed z Uniwersytetu Bhagwan Mahavir w Indiach przeprowadził badania nad potencjałem kwantowych sieci neuronowych do klasyfikacji binarnej. Badanie dotyczy kodowania cech kwantowych, architektury sieci neuronowych wzmocnionych kwantowo oraz eksperymentów na danych syntetycznych. Badania wprowadzają mapę cech obwodu kwantowego do kodowania klasycznych punktów danych w stany kwantowe. Architektura kwantowej sieci neuronowej obejmuje dwie gęste…
