Littérature scientifique sur le sujet « Machine Learning, Deep Learning, Quantum Computing, Network Theory »
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Articles de revues sur le sujet "Machine Learning, Deep Learning, Quantum Computing, Network Theory"
Wiebe, Nathan, Ashish Kapoor et Krysta M. Svore. « Quantum deep learning ». Quantum Information and Computation 16, no 7&8 (mai 2016) : 541–87. http://dx.doi.org/10.26421/qic16.7-8-1.
Texte intégralCrawford, Daniel, Anna Levit, Navid Ghadermarzy, Jaspreet S. Oberoi et Pooya Ronagh. « Reinforcement learning using quantum Boltzmann machines ». Quantum Information and Computation 18, no 1&2 (février 2018) : 51–74. http://dx.doi.org/10.26421/qic18.1-2-3.
Texte intégralMercaldo, Francesco, Giovanni Ciaramella, Giacomo Iadarola, Marco Storto, Fabio Martinelli et Antonella Santone. « Towards Explainable Quantum Machine Learning for Mobile Malware Detection and Classification ». Applied Sciences 12, no 23 (24 novembre 2022) : 12025. http://dx.doi.org/10.3390/app122312025.
Texte intégralVijayasekaran, G., et M. Duraipandian. « Resource scheduling in edge computing IoT networks using hybrid deep learning algorithm ». System research and information technologies, no 3 (30 octobre 2022) : 86–101. http://dx.doi.org/10.20535/srit.2308-8893.2022.3.06.
Texte intégralGianani, Ilaria, et Claudia Benedetti. « Multiparameter estimation of continuous-time quantum walk Hamiltonians through machine learning ». AVS Quantum Science 5, no 1 (mars 2023) : 014405. http://dx.doi.org/10.1116/5.0137398.
Texte intégralDing, Li, Haowen Wang, Yinuo Wang et Shumei Wang. « Based on Quantum Topological Stabilizer Color Code Morphism Neural Network Decoder ». Quantum Engineering 2022 (20 juillet 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9638108.
Texte intégralGhavasieh, A., et M. De Domenico. « Statistical physics of network structure and information dynamics ». Journal of Physics : Complexity 3, no 1 (26 janvier 2022) : 011001. http://dx.doi.org/10.1088/2632-072x/ac457a.
Texte intégralOkey, Ogobuchi Daniel, Siti Sarah Maidin, Renata Lopes Rosa, Waqas Tariq Toor, Dick Carrillo Melgarejo, Lunchakorn Wuttisittikulkij, Muhammad Saadi et Demóstenes Zegarra Rodríguez. « Quantum Key Distribution Protocol Selector Based on Machine Learning for Next-Generation Networks ». Sustainability 14, no 23 (29 novembre 2022) : 15901. http://dx.doi.org/10.3390/su142315901.
Texte intégralOkuboyejo, Damilola A., et Oludayo O. Olugbara. « Classification of Skin Lesions Using Weighted Majority Voting Ensemble Deep Learning ». Algorithms 15, no 12 (24 novembre 2022) : 443. http://dx.doi.org/10.3390/a15120443.
Texte intégralLi, Jian, et Yongyan Zhao. « Construction of Innovation and Entrepreneurship Platform Based on Deep Learning Algorithm ». Scientific Programming 2021 (9 décembre 2021) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1833979.
Texte intégralThèses sur le sujet "Machine Learning, Deep Learning, Quantum Computing, Network Theory"
Malmgren, Henrik. « Revision of an artificial neural network enabling industrial sorting ». Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för teknikvetenskaper, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-392690.
Texte intégralBuffoni, Lorenzo. « Machine learning applications in science ». Doctoral thesis, 2021. http://hdl.handle.net/2158/1227616.
Texte intégralScellier, Benjamin. « A deep learning theory for neural networks grounded in physics ». Thesis, 2020. http://hdl.handle.net/1866/25593.
Texte intégralIn the last decade, deep learning has become a major component of artificial intelligence, leading to a series of breakthroughs across a wide variety of domains. The workhorse of deep learning is the optimization of loss functions by stochastic gradient descent (SGD). Traditionally in deep learning, neural networks are differentiable mathematical functions, and the loss gradients required for SGD are computed with the backpropagation algorithm. However, the computer architectures on which these neural networks are implemented and trained suffer from speed and energy inefficiency issues, due to the separation of memory and processing in these architectures. To solve these problems, the field of neuromorphic computing aims at implementing neural networks on hardware architectures that merge memory and processing, just like brains do. In this thesis, we argue that building large, fast and efficient neural networks on neuromorphic architectures also requires rethinking the algorithms to implement and train them. We present an alternative mathematical framework, also compatible with SGD, which offers the possibility to design neural networks in substrates that directly exploit the laws of physics. Our framework applies to a very broad class of models, namely those whose state or dynamics are described by variational equations. This includes physical systems whose equilibrium state minimizes an energy function, and physical systems whose trajectory minimizes an action functional (principle of least action). We present a simple procedure to compute the loss gradients in such systems, called equilibrium propagation (EqProp), which requires solely locally available information for each trainable parameter. Since many models in physics and engineering can be described by variational principles, our framework has the potential to be applied to a broad variety of physical systems, whose applications extend to various fields of engineering, beyond neuromorphic computing.
Chapitres de livres sur le sujet "Machine Learning, Deep Learning, Quantum Computing, Network Theory"
S., Karthigai Selvi. « Structural and Functional Data Processing in Bio-Computing and Deep Learning ». Dans Structural and Functional Aspects of Biocomputing Systems for Data Processing, 198–215. IGI Global, 2023. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-6684-6523-3.ch010.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Machine Learning, Deep Learning, Quantum Computing, Network Theory"
Buiu, Catalin, et Vladrares Danaila. « DATA SCIENCE AND MACHINE LEARNING TECHNIQUES FOR CASE-BASED LEARNING IN MEDICAL BIOENGINEERING EDUCATION ». Dans eLSE 2020. University Publishing House, 2020. http://dx.doi.org/10.12753/2066-026x-20-194.
Texte intégral