Here we will give a perspective on new possible interplays between Machine Learning and Quantum Physics, including also practical cases and applications. We will explore the ways in which machine learning could benefit from new quantum technologies and algorithms to find new ways to speed up their computations by breakthroughs in physical hardware, as well as to improve existing models or devise new learning schemes in the quantum domain. Moreover, there are lots of experiments in quantum physics that do generate incredible amounts of data and machine learning would be a great tool to analyze those and make predictions, or even control the experiment itself. On top of that, data visualization techniques and other schemes borrowed from machine learning can be of great use to theoreticians to have better intuition on the structure of complex manifolds or to make predictions on theoretical models. This new research field, named as Quantum Machine Learning, is very rapidly growing since it is expected to provide huge advantages over its classical counterpart and deeper investigations are timely needed since they can be already tested on the already commercially available quantum machines.


翻译:在这里,我们将对机器学习和量子物理之间可能的新相互作用,包括实际案例和应用进行审视。 我们将探讨机器学习如何从新的量子技术和算法中受益,以寻找新方法,通过物理硬件突破加快计算速度,以及改进现有模型或设计量子领域的新的学习计划。 此外,在量子物理方面有许多实验确实产生惊人的数据量,而机器学习将是分析这些数据和作出预测,甚至控制实验本身的伟大工具。 此外,数据可视化技术和其他从机器学习中借用的计划对于理论学家来说非常有用,可以对复杂的元体结构有更好的直觉,也可以对理论模型作出预测。 这个称为量子机器学习的新研究领域正在迅速发展,因为预期它能提供优于其古典的对等技术的巨大优势,并且需要更深入的调查是及时的,因为它们已经可以在商业上已有的量子机器上进行测试了。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Arxiv
26+阅读 · 2019年11月24日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月30日
VIP会员
相关VIP内容
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关论文
Arxiv
26+阅读 · 2019年11月24日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月30日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员