量子机器学习
对一些传统的机器学习算法来进行优化,从而大幅提高计算的性能
行业背景
近年来,人工智能在社会生活多领域广泛应用,其产业化成果显著,随着数据体量呈现爆发式增长,人工智能的算力需求激增,传统CPU芯片难以胜任海量异构数据的并行计算,而量子计算具有经典计算技术难以企及的并行计算能力和信息处理能力,恰好能够解决人工智能发展所需。在可预期的未来,尽管量子计算机不会完全取代经典计算机,但其在并行计算、量子行为模拟等方面的独特优势,可以在算力需求极高的特定场景中发挥作用。
应用场景
量子机器学习
对一些传统的机器学习算法来进行优化,从而大幅提高计算的性能
模式匹配
使用量子傅里叶变换加速经典模式匹配算法
使用量子交换测试算法获得指数级的效率提升
量子神经网络与深度学习
利用量子神经网络完成语音、图像识别,图像处理等任务
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