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英特尔副总裁开展研究 力证人工智能优于传统机器学习

文章作者:http://www.shiyuexin 上传时间:2019-05-15
人工智能与量子计算

  多年来,Shashua和他的同事一直在思考如何模拟量子计算的所谓多体问题,物理学家理查德·马塔克将多体问题定义为“研究多体系统中相互作用对行为的影响”。Shashua和他的研究小组发现,CNNs和RNNs比传统的机器学习方法要好,他们说他们已经证明了这一点。

  【CNMO新闻】近期,有研究小组展示了深度学习在模拟量子计算中的优势,根据这些思想家的观点,信息的冗余发生在两种神经网络类型中,卷积神经网络(CNNs)和递归神经网络(RNNs)。

人工智能与量子计算

  他们表示:“深度学习架构以深度卷积和递归网络的形式,可以有效地表示高度纠缠的量子系统。我们的工作量化了深度学习对于高度纠缠波函数表示的能力,理论上推动了在多体物理研究中采用深度学习体系结构的转变。”

  Amnon Shashua是Mobileye的首席执行官,Mobileye是一家自动驾驶技术公司,去年被芯片巨头英特尔以141亿美元收购,Shashua除了是英特尔的高级副总裁,还是耶路撒冷希伯来大学的计算机科学教授,这篇论文是与耶路撒冷希伯来大学的同事Yoav Levine(第一作者)和普林斯顿大学高级研究所的Nadav Cohen共同撰写的。这项研究不仅证明了深度学习所擅长的某些问题,同时也为量子计算提出了一个有前景的发展方向。


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