If this is your first visit, be sure to
check out the FAQ by clicking the
link above. You may have to register
before you can post: click the register link above to proceed. To start viewing messages,
select the forum that you want to visit from the selection below.
Съобщение
Collapse
No announcement yet.
НЛО, Извънземни, Световни конспирации, Необясними загадки в миналото и днес
Каня те в Пазарджик Вземи си най-високо летящият дрон и най-силния телескоп лично да се увериш, че всяка вечер има поне две НЛО,които със сигурност не са човешко дело. Всяка вечер застъпват като се смрачи и отстъпват рано сутрин преди разсъмване като стоят неподвижно на едно и също място.
Щом стоят неподвижно, това са лампи на кулата на някой висок кран или на върха на антената на някоя радио или телевизионна кула.
...
Тази квантова програма демонстрира основна структура за квантово дълбоко обучение:
Тя дефинира квантова схема с 4 кюбита и 2 слоя.
Схемата кодира входните данни с помощта на RY (завъртане около оста Y) гейтове.
Тя прилага вариационни слоеве, състоящи се от параметризирани RY гейтове и CNOT гейтове за заплитане.
Изходът се измерва с помощта на стойностите на очакване на PauliZ.
Тази структура може да се използва като градивен елемент за по-сложни квантови невронни мрежи. Теглата могат да се оптимизират с помощта на класически оптимизационни алгоритми, за да се обучи квантовият модел за конкретни задачи.
За да разширите това до пълен модел за дълбоко обучение, обикновено трябва:
Дефинирате функция на загубите въз основа на вашата задача (напр. класификация или регресия).
Използвайте класически оптимизатор, за да актуализирате теглата.
Итерирайте през набора от данни, като изчислявате градиентите и актуализирате теглата.
Подобни квантови модели за дълбоко обучение могат потенциално да предложат предимства при определени задачи поради способността им да представят сложни квантови състояния и да използват квантови ефекти като суперпозиция и заплитане.
В САЩ и Великобритания на много места има странна мъгла, за която доста хора казват,че никога не са срещали нещо подобно. А има заснети видеа как НЛО пръскат някакви вещества във въздуха. Само дано не е репетиция преди пускане на химически и/или биологически отровни вещества.
щом е в щатите, да ги пръскат с каквото се сетят
и накрая да подравнят терена и да засядят компир
Понеже е топло като за сезона и сутрин и вечер падат жестоки мъгли, хората смятат че са странни. Защото и тук често сутрин има мъгла. Да има химикали във въздуха сигурно, но това не е ново също. Когато Девненските заводи работеха, там често имаше такива мъгли - да ти бръснат в очите няма да видиш на повече от 2 метра.
В САЩ и Великобритания на много места има странна мъгла, за която доста хора казват,че никога не са срещали нещо подобно. А има заснети видеа как НЛО пръскат някакви вещества във въздуха. Само дано не е репетиция преди пускане на химически и/или биологически отровни вещества.
В САЩ и Великобритания на много места има странна мъгла, за която доста хора казват,че никога не са срещали нещо подобно. А има заснети видеа как НЛО пръскат някакви вещества във въздуха. Само дано не е репетиция преди пускане на химически и/или биологически отровни вещества.
Каня те в Пазарджик Вземи си най-високо летящият дрон и най-силния телескоп лично да се увериш, че всяка вечер има поне две НЛО,които със сигурност не са човешко дело. Всяка вечер застъпват като се смрачи и отстъпват рано сутрин преди разсъмване като стоят неподвижно на едно и също място.
...
Тази квантова програма демонстрира основна структура за квантово дълбоко обучение:
Тя дефинира квантова схема с 4 кюбита и 2 слоя.
Схемата кодира входните данни с помощта на RY (завъртане около оста Y) гейтове.
Тя прилага вариационни слоеве, състоящи се от параметризирани RY гейтове и CNOT гейтове за заплитане.
Изходът се измерва с помощта на стойностите на очакване на PauliZ.
Тази структура може да се използва като градивен елемент за по-сложни квантови невронни мрежи. Теглата могат да се оптимизират с помощта на класически оптимизационни алгоритми, за да се обучи квантовият модел за конкретни задачи.
За да разширите това до пълен модел за дълбоко обучение, обикновено трябва:
Дефинирате функция на загубите въз основа на вашата задача (напр. класификация или регресия).
Използвайте класически оптимизатор, за да актуализирате теглата.
Итерирайте през набора от данни, като изчислявате градиентите и актуализирате теглата.
Подобни квантови модели за дълбоко обучение могат потенциално да предложат предимства при определени задачи поради способността им да представят сложни квантови състояния и да използват квантови ефекти като суперпозиция и заплитане.
Не знам дали знаеш, но квантовите компютри към момента са еднозадачни. Прави се опитна постановка за всяка следваща задача. Това не са калкулатори и има много да почакаме, докато станат такива. Проблемът е в неуправляемостта на различните квантови състояния и неразбирането на ефекта на суперпозицията. Постановчиците не могат да се извадят от обувките на наблюдатели, защото все пак са участници в експеримента. И не могат да разберат, дали квантовият компютър е сметнал задачата или квантовият компютър се е оказал инструмент щото задачата да бъде решена някъде другаде, защото Вселената е единен и неделим организъм. Това обстоятелство кореспондира с вдигането на ръката на Мойсей, с което той разцепил морето, за да прекара евреите. Юнг го описва като синхронност, защото го разглеждал като психо-физически феномен, а то изглежда и като квантово събитие. Остава да попитаме и някой гинеколог как ги вижда нещата.
barbaron, никакви квантови прогами няма още, има само квантови лъжи и измами..Хайде нещо по смислено, че всичко стана една плетеница от лъжи плюс желание за войни.
на клоуна и кликата му и думичка не трябва да вяррваш
...
Тази квантова програма демонстрира основна структура за квантово дълбоко обучение:
Тя дефинира квантова схема с 4 кюбита и 2 слоя.
Схемата кодира входните данни с помощта на RY (завъртане около оста Y) гейтове.
Тя прилага вариационни слоеве, състоящи се от параметризирани RY гейтове и CNOT гейтове за заплитане.
Изходът се измерва с помощта на стойностите на очакване на PauliZ.
Тази структура може да се използва като градивен елемент за по-сложни квантови невронни мрежи. Теглата могат да се оптимизират с помощта на класически оптимизационни алгоритми, за да се обучи квантовият модел за конкретни задачи.
За да разширите това до пълен модел за дълбоко обучение, обикновено трябва:
Дефинирате функция на загубите въз основа на вашата задача (напр. класификация или регресия).
Използвайте класически оптимизатор, за да актуализирате теглата.
Итерирайте през набора от данни, като изчислявате градиентите и актуализирате теглата.
Подобни квантови модели за дълбоко обучение могат потенциално да предложат предимства при определени задачи поради способността им да представят сложни квантови състояния и да използват квантови ефекти като суперпозиция и заплитане.
Вместо да свършат полезна работа, да се работи по мозъчти компютърни интерфейси и компютрите да четат мислите на тези които работят на тях, по този начин с CAD програмите ще се работи светкавично. И сега се работи но голямо кликане и писане пада. Тези програми вече направиха революция в техниката. ИИ е празна Мара тъпан била. Как ще стене да се учи програмата от въпросите на такива които не знаят отговорите на задаваните въпроси, обучението винаги е било от знаещи учители към незнаещи ученици.
В момента с тези устройства - мозъчните интерфейси които генерират гласови команди се занимават разни енусиасти, хора без пари и финансиране за тази работа. Финансират се като ги продават на ентусиасти във вариант - направи си сам, сглоби си.
Сега погледнах че са напреднали има две малки компании, които продават някакви по завършени устройства.
Коментар