JOURNALCENTERJOURNALCENTER

Journal of Engineering, Electrical and InformaticsJournal of Engineering, Electrical and Informatics

Komputasi kuantum menerapkan komputasi dengan adopsi fantasi lingkungan dan dasar mekanika kuantum untuk menyelesaikan masalah. Rancangan perhitungan ini telah terbukti melayani percepatan beberapa masalah pemrosesan modern. Evolusi terkini dalam teknologi kuantum sedang berkembang, dan aplikasi desain pembelajaran ke alat kuantum saat ini sedang berkembang. Dengan prospek cukup, aplikasi perkembangan kuantum di bidang Machine Learning telah menjadi jelas. Penelitian ini mengembangkan model framework TensorFlow Quantum (TF-Q) untuk fungsi Machine Learning. Dua model yang dikembangkan memajukan aplikasi teknik penyandian material dari penyandian amplitudo untuk membangun kasus dalam model pembelajaran kuantum. Studi ini bertujuan menjelajah ruang amplitudo penyandian untuk melayani peningkatan pembuatan kasus dalam teknik pembelajaran dan investigasi dalam skema data yang memberikan wawasan tentang praktik data dengan adopsi Variational Quantum Classifier (VQ-C). Munculnya metode saat ini meningkatkan investigasi tentang cara terbaik alat ini dapat diadopsi, tujuannya adalah memberikan beberapa penjelasan analisis untuk elemen pembelajaran kuantum yang dapat diterapkan mengingat batasan perangkat aktual.

Komponen pra-pemrosesan dan model Q-ML telah dikerjakan dan diimplementasikan.Metode persiapan state (penyandian amplitudo) diimplementasikan dan diuji pada eksperimen.Hasil standar untuk dua utilitas persiapan diperoleh.NIS-QE alat rusak dan memiliki proses panjang, tetapi cocok untuk kumpulan data verifikasi dengan jumlah kejadian kecil.Dalam studi ini perlu pengembangan metode analisis multi-tipe yang cukup canggih untuk berguna dalam bekerja sama ini.

Penelitian lanjutan perlu menguji metode penyandian amplitudo di dataset nyata yang lebih kompleks untuk mengevaluasi kinerjanya di lingkungan nyata. Kedua, pengembangan teknik untuk meningkatkan koreksi kesalahan pada perangkat NIS-Q agar lebih stabil dan akurat dalam skenario kuantum nyata. Ketiga, eksplorasi model hibrida yang menggabungkan algoritma kuantum dan jaringan saraf buatan untuk meningkatkan kinerja pembelajaran mesin dalam skenario yang beragam.

  1. #model pembelajaran kooperatif#model pembelajaran kooperatif
  2. #learning process#learning process
Read online
File size1.32 MB
Pages16
Short Linkhttps://juris.id/p-1dJ
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test