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ıllı Red neuronal cuántica wiki: info, historia y vídeos


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salud  Red neuronal cuántica 


En la aproximación computacional a la investigación sobre redes cuánticas neurales, los científicos procuran conjuntar los modelos de redes neuronales artificiales (que son muy empleados en el aprendizaje automático para clasificación de patrones) con los beneficios de información cuántica para desarrollar algoritmos más eficientes (para un análisis, ver). Una de las primordiales motivaciones para estas investigación es la complejidad de adiestrar redes neuronales, singularmente en aplicaciones de macrodatos. Hay esperanzas de que ciertas peculiaridades de la informática cuántica, como por poner un ejemplo el paralelismo cuántico o bien los efectos de interferencia y entrelazamiento cuántico, puedan ser empleados para su desarrollo. Pues la implementación de las tecnologías precisas para la creación de una computadora cuántica prosiguen en una etapa embrionaria, semejantes modelos de redes neuronales cuánticas son meramente propuestas teóricas que aguardar ser usadas en ensayos físicos.


La investigación en torno a las redes neuronales cuánticas da sus primeros pasos, mas existen un alto número de propuestas con enfoques y rigor matemático muy dispares. La mayor parte de ellas están basadas en la idea de sustituir las neuronas binarias o bien de Macculloch-Pitt por un cúbit (a las que se puede llamar un quron), resultando en unidades neuronales que puede estar en un estado de superposición (activa y en reposo al unísono).


Idea histórica


Las primeras teorías sobre computación neuronal fueron publicadas por Subhash Kak, quien habla de la similitud de la función de activación neuronal con la ecuación de valores propios de la mecánica cuántica. Kak asimismo habla de la aplicación de estas ideas al estudio de las funciones del cerebro y las restricciones de esta aproximación. Ajit Narayanan y Tammy Menneer plantearon una implementación fotónica de un modelo de red neuronal cuántica que está basado en la teoría de los múltiples universos que se desmoronan en el modelo deseado tras efectuar una medición. Desde ese momento se han publicado considerablemente más artículos en gacetas de ciencias de la computación como en las de física cuántica para localizar un modelo de red neuronal cuántico inmejorable.


Perceptrones cuánticos


Muchos estudiosos procuran hallar un equivalente cuántico del perceptrón, la unidad con la que se edifican las redes neuronales. Un inconveniente es que la funciones de activación no lineales no se corresponden de forma inmediata a la estructura matemática de la teoría cuántica, en tanto que la evolución cuántica está descrita por operaciones lineales y conducen a una observación probabilística. Existen ideas para imitar la función de activación de un perceptrón con un formalismo de mecánica cuántica, que van desde medidas especiales hasta la postulación de operadores cuántico no lineales (un modelo matemático que es rebatido). Últimamente se ha propuesto una implementación fácil de la función de activación usando el modelo de computación cuántica basada en circuitos por la parte de Schuld, Sinayskiy y Petruccione, basándose en el algoritmo cuántico de estimación de fase.


Lógica difusa


Se ha prestado cierta atención a un modelo inspirado por la mecánica cuántica que emplea ideas de la teoría cuántica para incorporar una red neuronal basada en lógica difusa.



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Redes cuánticas


Algunas contribuciones invierten la aproximación y también procuran explotar las ideas de la investigación de redes neuronales para conseguir aplicaciones potentes para informática cuántica, como el diseño de algoritmos cuánticos apoyados por aprendizaje de máquinas. Un caso es el trabajo de Elizabeth Behrman y Jim Steck, quiénes plantean un modelo de computación cuántica consistente en un número de cúbits con interactúes mutuas modificables. Siguiendo la regla tradicional de backpropagation, la fuerza de las interactúes son aprendidas de un conjunto de ejemplos entrantes, entonces la red cuántica 'aprende' un algoritmo.


Memoria asociativa cuántica.


El algoritmo de memoria cuántica asociativa ha sido introducido por Dan Ventura y Tony Martinez en mil novecientos noventa y nueve. Los autores no procura traducir la estructura de las redes neuronales artificiales cara la teoría cuántica, sino plantean un algoritmo para una computadora cuántica basada en circuitos que simula memoria asociativa. Los estados de memoria (en las redes neuronales de Hopfield guardados en los pesos de las conexiones neuronales) son escritos a una superposición, y un algoritmo (Grover-like) de busca cuántica recobra el estado de la memoria más próximo a una entrada dada.Una ventaja radica en la capacidad de almacenaje exponencial de estados de memoria, incluso de este modo el interrogante que se sostiene es si el modelo tiene significación teniendo presente el propósito inicial de las redes de Hopfield como una demostración de que una red neuronal puede simular peculiaridades del cerebro.


Aprendizaje cuántico


La mayoría de algoritmos de aprendizaje prosiguen el modelo tradicional de adiestrar una red neuronal artificial para aprender una función de entrada-salida conjunto de adiestramiento dado y usar unos bucles de retroalimentación tradicionales para actualizar factores del sistema cuántico hasta el momento en que confluyen a una configuración inmejorable. El aprendizaje como inconveniente de optimización de factores asimismo ha sido atacado por modelos adiabáticos de informática cuántica.


Redes neuronales cuánticas biológicas


A pesar de que muchos estudiosos de red neuronales cuánticos explícitamente limitan su alcance a una perspectiva computacional, el campo está de manera estrecha relacionado a investigaciones de efectos cuánticos potenciales en redes neuronales biológicas. Modelos de memoria y agentes cognitivos basados en colectivos cuánticos han sido propuestos por Subhash Kak, mas asimismo apunta a inconvenientes específicos de límites de observación y control de estas memorias debido a razones lógicas esenciales. La combinación de neurociencia y física cuánticas asimismo alimenta un discute vivaz alén de las fronteras de ciencia, un caso ilustrativo siendo gacetas como NeuroQuantology o bien el procedimiento de sanación de Medicina neurológica Cuántica.


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