معرفی کتاب راهنمای کاربردی یادگیری ماشین و بهینه‌سازی کوانتومی
A Practical Guide to Quantum Machine Learning and Quantum Optimisation

کتاب حاضر یکی از جامع‌ترین منابع عملی در زمینه یادگیری ماشین کوانتومی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی کوانتومی است که توسط Elías F. Combarro و Samuel González-Castillo در سال ۲۰۲۳ نوشته شده است. این اثر، پلی است میان مفاهیم نظری و پیاده‌سازی‌های واقعی، و مناسب پژوهشگران، دانشجویان پیشرفته، و علاقه‌مندان به الگوریتم‌های کوانتومی در دنیای واقعی است.
نویسندگان با بهره‌گیری از رویکردی کاربردی، مباحث پیچیده‌ای همچون مدل‌های وردشی، الگوریتم‌های QAOA و QNN، یادگیری تقویتی کوانتومی، شبکه‌های مولد تقابلی (QGAN)، و ساختارهای ترکیبی کلاسیک–کوانتومی را با جزئیات فنی و مثال‌های اجراشده در فریم‌ورک‌هایی چون Qiskit و Cirq مطرح کرده‌اند. فایل کتاب در زیر قرار داده شده است.




#معرفی_کتاب
#محاسبات_کوانتومی
#یادگیری‌ماشین‌کوانتومی
#برنامه_‌نویسی_کوانتومی

🆔 @QuantumProgramming
🆔http://instagram.com/Quantum.Programming

فایل کتاب
A Practical Guide to Quantum Machine Learning and Quantum Optimisation





#معرفی_کتاب
#محاسبات_کوانتومی
#یادگیری‌ماشین‌کوانتومی
#برنامه_‌نویسی_کوانتومی

🆔 @QuantumProgramming
🆔http://instagram.com/Quantum.Programming

به نام وطن

الگوریتم‌های کلیدی در یادگیری ماشین کوانتومی

توضیحات کامل در مقاله زیر

https://pathofscience.org/index.php/ps/article/view/3541




🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

اگر به دنبال یک بررسی جامع از یادگیری ماشین کوانتومی هستید حتما مقاله زیر رو ببنید

https://arxiv.org/pdf/2401.11351