Circuitos Auto Cuánticos – La Biblia de la IA – The Bible of AI™ Journal

🔘 Página de laboratorio: github.com/pinballsurgeon/deluxo_adjacency/blob/main/auto_circuits_humongous.ipynb

r0:e605066113bd05bcb2ad6161c651d958- Circuitos cuánticos automáticos

Resumen

«AutoQML, circuitos autoensamblables, plataforma Quantum ML hiperparametrizada, utilizando circo, tensorflow y tfq. Trillones de posibles registros de qubits, combinaciones de puertas y secuencias de momentos, listos para adaptarse a su flujo de aprendizaje automático. Aquí lo demuestro cambio climático, telescopio espacial jameswebb y microbiología aplicaciones de visión… [Thus far, a circuit with 16-Qubits and a gate sequence of [ YY ] – [ XX ] – [CNOT] se ha desempeñado mejor, según mi combinación de métricas…]».

Dan Ehlers. [linkedin.com/posts/dan-ehlers-32953444_cirq-tensorflow-tfq-activity-6960956732453924864-OM8m?utm_source=linkedin_share&utm_medium=member_desktop_web]

Proceso –

  1. Elija el conjunto de datos de visión (James Webb, Bacteria Gram Stains, Wild Fires o MNIST).
  2. Defina el rango de cuadrícula de qubits (p. ej., 1-5 para colab de nivel gratuito, 36 qubits en total).
  3. Defina la cantidad de experimentos que desea que se diseñen y ejecuten automáticamente.
  4. Definir el rango de combinaciones de puerta (por ejemplo, un rango de [3-5] produciría una combinación aleatoria de 3, 4 o 5 puertas definidas en el siguiente paso).
  5. Definir tipos de posibles puertas (ej. XX, YY, CNOT, ISWAP ect.).
  6. Defina la época de Tensorflow, el tamaño del lote, la tasa de aprendizaje, el optimizador. pérdida y métricas ect.
  7. Disfruta y prueba tu circuito cuántico, uno que puede que aún no haya existido.

Autor

Dan Ehlers | github.com/pinballcirujano |

¿Te gustó esta publicación? Sigue este blog para obtener más.

Fuente del artículo

¿Que te ha parecido?

Deja un comentario