文件名称：傅里叶变换三维测量matlab代码-awesome-quantum-machine-learning:很棒的量子机器学习
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更新时间：2024-06-10 02:57:51
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傅里叶变换三维测量矩阵很棒的量子机器学习 精选的真棒量子机器学习算法，研究材料，库和软件的列表（按语言）。 目录 介绍 为什么要进行量子机器学习？ 机器学习（ML）只是近来的一个名词，但其工作始于18世纪。 什么是机器学习？ 简单来说，答案是使计算机或应用程序学习自己。 因此，它与计算机科学和IT等计算领域完全相关吗？ ，答案不正确。 机器学习是一个通用的平台，融合了从农业到机械的生活各个方面。 计算是轻松有效地使用ML的关键组件。 更明确地说，谁是ML的母亲？毫无疑问，数学是ML的母亲。 世界上巨大的发明复数诞生了这个领域。 将数学应用于现实生活中的问题总是可以解决的。 从神经网络到复杂的DNA，都在某些特定的数学公式和定理下运行。 随着计算技术的发展，越来越快的数学进入这一领域，并通过计算向现实世界提出了解决方案。 在计算技术的时间轴上，一旦有一定的成就达到了人们的兴趣，人们就有兴趣使用诸如复数，本征等高级数学思想，并且它在ML领域（如人工神经网络，DNA计算等）的启动。 现在的主要问题是，为什么现在这个领域正在蓬勃发展？ 从业务角度来看，在ML的启动时间之前8-10年，最大的障碍
【文件预览】：
awesome-quantum-machine-learning-master
----QRAM.png(24KB)
----InverseSpinHall.gif(1.93MB)
----googlea76a740b003523ce.html(53B)
----Galtonboard4.theora.gif(5.24MB)
----Quantum Machine complete Architecture.png(82KB)
----LICENCE(7KB)
----_config.yml(26B)
----ta2-color_orig b.jpg(56KB)
----README.md(71KB)
----spinWave.gif(2.22MB)
----download.png(8KB)
----contribution.md(328B)
----quantum HMM.png(30KB)