1क्यूसी वेयर, पालो अल्टो, यूएसए और पेरिस, फ्रांस
2आईआरआईएफ, सीएनआरएस - पेरिस विश्वविद्यालय, फ्रांस
3भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान रुड़की, भारत
4एफ हॉफमैन ला रोशे एजी
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सार
क्वांटम मशीन लर्निंग तकनीकों को मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों में प्रदर्शन को संभावित रूप से बढ़ाने के तरीके के रूप में प्रस्तावित किया गया है।
इस पत्र में, हम तंत्रिका नेटवर्क के लिए दो नए क्वांटम तरीकों का परिचय देते हैं। पहला एक क्वांटम ऑर्थोगोनल न्यूरल नेटवर्क है, जो ऑर्थोगोनल मैट्रिक्स गुणा को लागू करने के लिए बिल्डिंग ब्लॉक के रूप में क्वांटम पिरामिड सर्किट पर आधारित है। हम ऐसे ऑर्थोगोनल न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए एक कुशल तरीका प्रदान करते हैं; उपन्यास एल्गोरिदम शास्त्रीय और क्वांटम हार्डवेयर दोनों के लिए विस्तृत हैं, जहां दोनों पहले से ज्ञात प्रशिक्षण एल्गोरिदम की तुलना में विषम रूप से बेहतर साबित हुए हैं।
दूसरी विधि क्वांटम-असिस्टेड न्यूरल नेटवर्क है, जहां एक क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग क्लासिकल न्यूरल नेटवर्क के अनुमान और प्रशिक्षण के लिए आंतरिक उत्पाद आकलन करने के लिए किया जाता है।
फिर हम अत्याधुनिक क्वांटम हार्डवेयर का उपयोग करके चिकित्सा छवि वर्गीकरण कार्यों पर लागू व्यापक प्रयोग प्रस्तुत करते हैं, जहाँ हम वास्तविक क्वांटम हार्डवेयर और सिमुलेटर दोनों पर शास्त्रीय लोगों के साथ विभिन्न क्वांटम विधियों की तुलना करते हैं। हमारे परिणाम बताते हैं कि क्वांटम और शास्त्रीय तंत्रिका नेटवर्क समान स्तर की सटीकता उत्पन्न करते हैं, इस वादे का समर्थन करते हुए कि बेहतर क्वांटम हार्डवेयर के आगमन को देखते हुए क्वांटम तरीके दृश्य कार्यों को हल करने में उपयोगी हो सकते हैं।
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