Новое исследование демонстрирует, что квантовые нейронные сети обладают внутренней способностью сохранять пластичность, избегая катастрофического забывания, характерного для классических сетей.
Новое исследование выявляет фундаментальные трудности применения алгоритма QAOA к задачам с ограничениями и предлагает путь к экспоненциальному увеличению его эффективности.
Новые квантовые вычисления открывают возможности для ускорения анализа данных и поиска закономерностей в экспериментах на Большом адронном коллайдере и других установках.
Новый обзор исследует возможности масштабирования квантовых вычислений с использованием блочных кодировок и полиномиальных преобразований.
Новое исследование показывает, что эффективность квантовых алгоритмов обучения с подкреплением определяется не только квантовыми или классическими компонентами, но и их сложным взаимодействием.
Новая система позволяет извлекать из образовательных материалов ценные данные для обучения искусственного интеллекта, способного понимать визуальную информацию.
Исследователи представляют QueryGym — платформу, упрощающую разработку и воспроизведение экспериментов с переформулировкой поисковых запросов с использованием современных языковых моделей.
Новая методика параллельной обработки геномных данных позволяет существенно повысить скорость и эффективность вычислений, открывая путь к более точной и быстрой диагностике.
Предложенный алгоритм глубокого SOR Minimax Q-обучения демонстрирует улучшенные результаты в двух-игровых играх с нулевой суммой благодаря использованию глубоких нейронных сетей и метода последовательной верхней релаксации.
В статье представлена новая методика, позволяющая существенно повысить эффективность интеллектуальных систем за счет повторного использования ранее выполненных цепочек рассуждений.