Найти

Результаты поиска

• КВАНТОВОЕ ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ СВЁРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВАРИАЦИОННОЙ КВАНТОВОЙ СХЕМЫ

  С.М. Гушанский , В. Е. Буглов

  167-177

  2021-10-05

  Аннотация ▼

  Квантовый компьютинг в общем и квантовое глубокое обучение, в частности, представляют собой перспективную область, связанную с исследованиями современных методов и алгоритмов квантовых вычислений, применяемых с целью обучения и разработки новых архитектур искусственных нейронных сетей. В последнее время наблюдается тенденция, состоящая в том, что исследования, проводимые в области квантового глубокого обучения, получают всё большее распространение среди специалистов. Это можно объяснить тем, что было установлено – квантовые схемы способны функционировать подобно искусственным нейронным сетям, демонстрируя при этом лучшие результаты при решении ряда задач, среди которых, например, актуальная задача классификации объектов на изображении или в видеопотоке. Благодаря стремительному развитию квантовых вычислений в области глубокого обучения были найдены оптимальные способы решений для та-ких актуальных задач, как – проблема исчезающего градиента, нахождение локального минимума, повышение эффективности функционирования крупномасштабных параметри-ческих алгоритмов машинного обучения, устранение декогеренции и квантовых ошибок и пр. В рамках данной работы описан процесс функционирования квантовой вариационной схемы, установлены её основные характеристики и выявлены недостатки. Также проана-лизированы ключевые особенности квантовых вычислений, на которых основывается про-цесс реализации квантового глубокого обучения с подкреплением свёрточной нейросети. Кроме того, осуществлено квантовое глубокое обучение свёрточной нейронной сети с помощью применения вариационной квантовой схемы, что приводит к повышению производительности свёрточной нейросети в решении задачи обработки изображения, а именно его классификации, за счёт использования квантовой среды вычислений. Актуальность данной статьи состоит в реализации алгоритма квантового глубокого обучения с подкреплением свёрточной нейросети для обработки изображений, а также большом значении тематики данного исследования для будущей разработки квантовых вычислительных устройств, которые могут быть использованы в системах искусственного интеллекта и т.п., что соответствует приоритетному направлению развития отечественной науки