据悉，纳斯达克上市企业微美全息正在探索量子对抗迁移学习（Quantum Adversarial Transfer Learning,QATL）技术，创新性地将量子计算与对抗迁移学习相结合，为解决跨领域数据处理难题提供了全新的视角。具体而言，QATL技术的基础是将数据完全由量子态编码，量子态具有独特的叠加性和纠缠性，这使得量子编码的数据能够携
本发明提供了一种基于量子迁移学习的文本分类方法,属于量子计算与人工智能融合领域。考虑到文本分类中的复杂特征空间和非线性特性,优化量子电路设计、自注意机制以及量子转移学习过程,以提高模型的学习效率和分类准确性。将该高维特征表示与复杂非线性决策过程转化为量子自注意网络结构,利用复杂量子内核自注意网络(CQKSAN)...
原作 Slav Ivanov Root 编译自 Slav寄几的博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Slav Ivanov是Post Planer（提高社交媒体影响力的App）的CTO，这个当过黑客后又从良当企业家的大叔，结合自己的创业经历，把他认为比较好的迁移学习的资料分享给大家。以下是他的原文。现在很多深度学习的应用都依赖于迁移学习，特别是在...
再者，就是可以用GAN来很自然地实现迁移学习。比如说，如果我们又一个很好的生成式模型，在某个数据集上已经训练好了，如果有一些新的数据，和前一个数据集有明显的区别，那么我们可以利用“GAN＋边界条件”，把生成式模型“迁移到”新的数据分布上。比方说，我们写字的时候，每个人签名都是不同的，我们不会用印...
量子跃迁的本意,是粒子从一个能级,跳跃到另一个能级的过程,相当于电子从一个轨道跳跃到另一个轨道。量子跃迁还隐喻着巨大而不确定的变化,随着数据挖掘、深度学习、图网络等技术进一步向自然科学、社会科学领域渗透,多个学科正在迅速、高频地发生着“量子跃迁”。科技和产业跃迁快速跃迁的背景下,我们能够看到哪些非连续...
能达到并超越目前超级计算机的计算能力错误原文为一旦量子计算机达到个量子比特水平一步就能进行的次方运算达到目前超级计算机的计算能力而随着量子比特数量继续上升量子计算机将把现有的超级计算机远远甩在后面能够完成目前人类和其它人工智能所不能完成的各个领域的工作表
总之,微美全息研究的量子对抗迁移学习(QATL)技术,无疑是机器学习领域的一次重大突破,它不仅解决了传统机器学习在跨领域数据处理方面的难题,还为各行业的发展注入了新的活力。随着技术的不断完善和应用的深入推广,QATL有望成为推动各行业智能化升级的核心技术之一。
允中 发自 凹非寺量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 飞桨(PaddlePaddle)核心框架Paddle Fluid v1.5已经发布，而作为其关键工具，用来迁移学习的PaddleHub也进行了全面更新，正式发布了1.0版本。全新的PaddleHub模型和任务更加丰富，为用户提供了覆盖文本、图像和视频三大领域八大任务的40+预训练模型，同时还在飞桨官网上...
在图像识别领域，把ImageNet上预训练的CNN拿来，用在其他图像识别模型中，已经成为一种惯例。这种把训练好的模型参数迁移到新模型的方法，也就是这两年大热的迁移学习。理解上下文，就是一个非常适合迁移学习的问题。Learned in Translation 我们所能想到的大部分NLP任务，都有“理解上下文”的需求。机器翻译模型需要知道...
这一年,图网络技术接棒深度学习成为新热点 这一年,量子计算机和量子通信取得突破进展 这一年,知识成为机器获得认知智能的核心要素 这一年,数据隐私提上日程,网络安全告别蛮荒时代 …… 在这样的背景下,2019年12月29日,由集智俱乐部主办,集智...