Gelecek 5-10 yılda insanlığın medeniyetinin iki büyük eğilimi - Üretkenlik: AI, çoğu insanı (konsensüs) değiştirecek. - Üretim ilişkileri: Blockchain, geleneksel finans sistemlerinin çoğunu değiştiriyor. Bu iki eğilimi onaylıyorsanız, $dnx yatırım yapabilirsiniz. dynex, blockchain kullanarak grafik kartı hesaplama gücünü kuantum hesaplama gücüne dönüştürerek her sektöre hizmet sunmaktadır. Aram Harrow: Kuantum Makine Öğrenimi Krizde Kuantum makine öğrenimi mevcut durumda oldukça zor bir durumda. Bilgi teorisi öğrenilebilirliği, gradyan inişi gibi algoritma bileşenleri hakkında bazı önemli sonuçlar elde edebilsek de, genel olarak "büyük makine doğrulaması için sezgisel algoritmaların eksikliği" ile karşı karşıyayız. Diğer bir zorluk veri girişi sorunudur. Eğer kuantum rastgele erişim belleği (qRAM) mevcut olursa, çok şey başarabiliriz, ancak bunun gerçekçi olmadığına dair yeterli kanıt var. Gelecekte keşfedilmeye değer olan şey: İkincil hızlandırma veya sezgisel hızlandırmanın pratik değer kazanmasını sağlamak. Belki bunları üstel hızlandırma ile birleştirerek uçtan uca algoritmaların klasik rakiplerini aşmasını sağlayabiliriz. Kuantum makine öğrenimini kuantum simülasyonu gibi görevlerle birleştirmek, daha önce kullanılan güçlü kuantum giriş varsayımlarına gerçekçi bir temel sağlayabilir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
#DNX#
Gelecek 5-10 yılda insanlığın medeniyetinin iki büyük eğilimi
- Üretkenlik: AI, çoğu insanı (konsensüs) değiştirecek.
- Üretim ilişkileri: Blockchain, geleneksel finans sistemlerinin çoğunu değiştiriyor.
Bu iki eğilimi onaylıyorsanız, $dnx yatırım yapabilirsiniz.
dynex, blockchain kullanarak grafik kartı hesaplama gücünü kuantum hesaplama gücüne dönüştürerek her sektöre hizmet sunmaktadır.
Aram Harrow: Kuantum Makine Öğrenimi Krizde
Kuantum makine öğrenimi mevcut durumda oldukça zor bir durumda. Bilgi teorisi öğrenilebilirliği, gradyan inişi gibi algoritma bileşenleri hakkında bazı önemli sonuçlar elde edebilsek de, genel olarak "büyük makine doğrulaması için sezgisel algoritmaların eksikliği" ile karşı karşıyayız. Diğer bir zorluk veri girişi sorunudur. Eğer kuantum rastgele erişim belleği (qRAM) mevcut olursa, çok şey başarabiliriz, ancak bunun gerçekçi olmadığına dair yeterli kanıt var. Gelecekte keşfedilmeye değer olan şey: İkincil hızlandırma veya sezgisel hızlandırmanın pratik değer kazanmasını sağlamak. Belki bunları üstel hızlandırma ile birleştirerek uçtan uca algoritmaların klasik rakiplerini aşmasını sağlayabiliriz. Kuantum makine öğrenimini kuantum simülasyonu gibi görevlerle birleştirmek, daha önce kullanılan güçlü kuantum giriş varsayımlarına gerçekçi bir temel sağlayabilir.