Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем

Квантовая схема отображения признаков используется для реализации механизма внимания, позволяя эффективно моделировать взаимосвязи между элементами данных.

Новый подход к автоматическому проектированию квантовых схем использует принципы самовнимательности для адаптации к особенностям конкретного квантового оборудования.

Квантовые поля на службе у кубитов: новые горизонты коррекции ошибок

Исследование посвящено практической реализации квантовой коррекции ошибок на основе поверхностных кодов, открывающей путь к надежным квантовым вычислениям.

Квантовый скачок: От лабораторий к индустрии

Квантовый скачок: От лабораторий к индустрии Знаете, в физике, как и в жизни, часто самое интересное происходит не тогда, когда ты ищешь что-то конкретное, а когда натыкаешься на что-то неожиданное. Вот и квантовые технологии, казалось бы, вечно запертые в лабораториях, вдруг начинают прорастать в реальный мир, как сорняк сквозь асфальт. Представьте себе, что вы строите … Читать далее

Квантовая обработка данных: новый подход к повышению точности моделей

Исследование представляет инновационную методику оптимизации предварительной обработки данных для квантовых алгоритмов машинного обучения, позволяющую добиться существенного улучшения их производительности.

Квантовые классификаторы: как уменьшить сложность и повысить точность

Автоэнкодер Sinkhorn, дополненный классификатором, сопоставляет входные данные с латентным пространством посредством сети $\mathscr{N}\_{\gamma}$, принимающей информацию как о истинных метках, указывающих на наличие бозона Хиггса, так и о случайных значениях из гауссовского распределения, стремясь сформировать латентное представление $zz$, которое одновременно обеспечивает точную реконструкцию исходных данных декодером $\mathscr{D}\_{\rho}$ и облегчает классификацию посредством сети $\mathscr{C}\_{\upsilon}$, тем самым оптимизируя процесс обучения для повышения различимости признаков.

Новое исследование систематически сравнивает методы снижения размерности данных, чтобы оптимизировать работу квантовых алгоритмов машинного обучения в задачах анализа данных физики высоких энергий.

Память как вычислительный центр: Инструменты моделирования и симуляции

Технологии памяти, исследуемые в рамках моделирования PIM, формируют основу для оптимизации вычислительных процессов, позволяя перенести обработку данных ближе к хранилищу и снизить задержки, связанные с передачей информации между процессором и памятью.

В статье представлен всесторонний обзор методов и средств моделирования архитектур обработки в памяти, необходимых для ускорения исследований и разработки в этой перспективной области.