Квантовый отбор признаков: путь к понятному искусственному интеллекту

Алгоритм FS был переформулирован как задача QUBO, где признаки, извлеченные из предварительно обученной свёрточной нейронной сети, кодируются в виде one-hot представлений и используются для построения глобального гамильтониана; квантовый отжиг применяется для поиска оптимального состояния, соответствующего карте объяснений, максимизирующей вклад каждого признака при минимизации их геометрической схожести, что позволяет анализировать [latex] MM [/latex] изображений из тестового набора.

Исследование предлагает новый подход к повышению интерпретируемости сверточных нейронных сетей за счет использования квантового отжига для выбора наиболее значимых карт признаков.

Квантовый горизонт: Флорида и квантовая реальность

Квантовый горизонт: Флорида и квантовая реальность Парадоксально, но часто мы гонимся за будущим, не понимая, что оно уже стучится в дверь. Квантовые технологии, долгое время существовавшие в области теоретических изысканий, начинают обретать форму, и Флорида, похоже, намерена стать одним из ключевых центров этого квантового ренессанса. Представьте себе, что вы пытаетесь передать сообщение по сети, где … Читать далее

Квантово-классический симбиоз: новый подход к диагностике рака груди

Гибридная модель, представленная на рисунке, сочетает в себе не обучаемый квантовый слой свёртки с классической классификационной сетью, что позволяет извлекать признаки и классифицировать данные, используя преимущества как квантовых, так и классических вычислений.

Исследователи объединили возможности квантовых вычислений и классических нейронных сетей для повышения точности анализа медицинских изображений и выявления онкологических заболеваний.

Квантовые Новости: От Шифров к Венчуру

Квантовые Новости: От Шифров к Венчуру Знаете, в квантовой механике всё не так, как кажется. То, что мы считаем безопасным сегодня, завтра может оказаться уязвимым. И это, пожалуй, самое захватывающее свойство этой науки. Квантовая Безопасность: Время Действовать Эти статьи – прекрасный пример того, как быстро меняется ландшафт квантовых технологий. Раньше мы говорили о десятилетиях до … Читать далее

Квантово-классические программы: новый подход к формальной верификации

Исследователи разработали инновационную систему для проверки корректности гибридных квантовых программ, объединяющую символьное исполнение и анализ путей.

Оптические нейросети: Память будущего?

В статье рассматривается возможность создания искусственного интеллекта нового поколения на основе интегрированной фотоники, позволяющей преодолеть ограничения традиционных вычислительных архитектур.

Квантовая безопасность: взгляд сквозь призму реальности

Квантовая безопасность: взгляд сквозь призму реальности Знаете, всегда забавно наблюдать, как люди беспокоятся о будущем, когда настоящее полно интересных проблем. Квантовая безопасность, конечно, важная штука, но давайте не будем забывать о простых вещах. Представьте себе: вы строите неприступную крепость, а забываете закрыть дверь в подвале. Вот и с квантовой безопасностью так же – бесполезно говорить … Читать далее

Квантовые угрозы и блокчейн: взгляд изнутри

Квантовые угрозы и блокчейн: взгляд изнутри Знаете, всегда было забавно, как мы строим сложные системы, а потом удивляемся, когда появляется что-то, способное их сломать. Квантовые компьютеры – это как кошка Шрёдингера для криптографии: пока не попробуешь, не знаешь, выдержит ли шифр. Представьте себе сейф, замок которого открывается сложным ключом. Сегодня этот ключ очень сложно подобрать, … Читать далее

Нейросети будущего: резервуарные вычисления с мемристорами

В предложенной схеме вычислений на основе резервуара реализована концепция параллельной обратной связи с задержкой (PDFN), где строки бинаризованного изображения преобразуются в последовательности импульсов, временно записываемые в летучие мемисторы, формирующие резервуар, после чего, применение импульса считывания ко всем мемисторам позволяет получить токи, масштабируемые для формирования активаций выходного слоя.

Новое исследование демонстрирует, как использование мемристоров и оптимизация предварительной обработки данных повышают эффективность резервуарных вычислений для распознавания изображений.