En términos simples
En término complejo
- ¿La computación cuántica es solo analógica?
- Cómo implementar un cálculo de una posición basado en la aceleración medida por una IMU 9DOF con fusión de sensor en C ++
- ¿Por qué la decoherencia cuántica afecta a las computadoras cuánticas y no al experimento de doble rendija?
- ¿Por qué necesitamos computadoras cuánticas?
- ¿La mecánica cuántica es realmente aleatoria? ¿Es posible que existan leyes más altas que gobiernen la mecánica cuántica?
En palabras: la máquina de aprendizaje cuántico es solo el amor del aprendizaje automático con la computación cuántica.
Los algoritmos cuánticos de aprendizaje automático pueden aprovechar las ventajas de la computación cuántica para mejorar los métodos clásicos de aprendizaje automático, por ejemplo mediante el desarrollo de implementaciones eficientes de algoritmos clásicos caros en una computadora cuántica. Por otro lado, uno puede aplicar métodos clásicos de aprendizaje automático para analizar sistemas cuánticos. En general, se pueden considerar situaciones en las que tanto el dispositivo de aprendizaje como el sistema en estudio son totalmente cuánticos.
Hay 4 formas diferentes de combinar estos 2 campos y se representan en la imagen a continuación.
Si realmente quieres jugar duro, prueba este https://arxiv.org/pdf/0803.2976.pdf y http://www.scottaaronson.com/pap… si te gusta aprender algo serio.
