https://phys.org/news/2022-02-entanglement-scaling-quantum-machine.html
양자 컴퓨터로 기계 학습을 하는 것. 그것을 양자 신경망이라고 부르는 것 같아
그런데 이게 고전적인 기계 학습하고는 다른 것 같아.
고전 컴퓨터에서 돌아가는 기계 학습은 오로지 데이터에 의해 그 성능이 죄우된대. 즉 데이터가 많아야만 인공지능의 성능이 올라가는 거지. 이는 데이터가 인공지능의 성능을 제한하는 거라고 해.
그런데 양자 신경망은 다르다고 하네. 즉 양자 신경망은 데이터의 양도 중요하지만 "양자 얽힘" 이라는 현상도 매우 중요하다고 하네.
따라서 데이터 양이 적어도 양자 얽힘을 이용한다면 인공지능 성능이 크게 높일 수 있다고 하네!
여러가지로 양자 신경망이 정말로 잠재력이 큰 것 같다. 양자 컴퓨팅 기술이 발달해서 하루 빨리 양자 신경망도 나왔으면 좋겠다
양자 컴퓨터로 기계 학습을 하는 것. 그것을 양자 신경망이라고 부르는 것 같아
그런데 이게 고전적인 기계 학습하고는 다른 것 같아.
고전 컴퓨터에서 돌아가는 기계 학습은 오로지 데이터에 의해 그 성능이 죄우된대. 즉 데이터가 많아야만 인공지능의 성능이 올라가는 거지. 이는 데이터가 인공지능의 성능을 제한하는 거라고 해.
그런데 양자 신경망은 다르다고 하네. 즉 양자 신경망은 데이터의 양도 중요하지만 "양자 얽힘" 이라는 현상도 매우 중요하다고 하네.
따라서 데이터 양이 적어도 양자 얽힘을 이용한다면 인공지능 성능이 크게 높일 수 있다고 하네!
여러가지로 양자 신경망이 정말로 잠재력이 큰 것 같다. 양자 컴퓨팅 기술이 발달해서 하루 빨리 양자 신경망도 나왔으면 좋겠다
우리 모두 아이온큐 주식을 1주씩 사서 기여하자
양자 얽힘이 큐비트의 기초 원리 중 하나야 양자컴퓨터의 하드웨어 성능이 받쳐질때 이미 양자 머신러닝 알고리즘이 구비되있기 때문에 양자컴퓨터를 이용한 머신러닝이 하나의 데이터를 학습할때 기존 대비 압도적인 연산량 덕에 더 많은, 더 빠른 학습이 가능하단거고 결국 핵심은 양자 머신러닝도 데이터가 많으면 많을수록 더 좋단거지