Paradygmaty neuronów kwantowych i dynamika uczenia się [Polish]

By Narayana K E, Ishwarya M V, Prinslin L L

Sieci neuronowe, inspirowane biologicznymi systemami neuronowymi, skladają się z polączonych ze sobą warstw sztucznych neuron w, kt re przetwarzają i przekazują informacje. Każdy neuron odbiera sygnaly wejściowe, stosuje transformację i przekazuje wynik do kolejnych warstw. W procesie znanym jako trening, sieci neuronowe dostosowują swoje wewnętrzne parametry, aby zminimalizowac blędy i poprawic wydajnośc w określonych zadaniach. Ta zdolnośc adaptacji sprawia, że są one bardzo skuteczne w zastosowaniach takich jak rozpoznawanie obraz w, przetwarzanie języka naturalnego i analiza predykcyjna. Sila sieci neuronowych leży w ich zdolności do uczenia się zlożonych wzorc w z danych, co czyni je niezbędnymi narzędziami w nowoczesnej sztucznej inteligencji.Integracja obliczeń kwantowych i sieci neuronowych jest motywowana ograniczeniami klasycznych podejśc w radzeniu sobie z wysokowymiarowymi danymi i zlożonymi problemami optymalizacyjnymi. Klasyczne sieci neuronowe wymagają znacznych zasob w obliczeniowych do uczenia, zwlaszcza w miarę wzrostu rozmiaru sieci i ilości danych.

• Format: Paperback
• Language: Polish
• ISBN: 6209953816
• ISBN13: 9786209953811
• Release Date: May 2026
• Publisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza
• Length: 192 Pages
• Weight: 0.58 lbs.
• Dimensions: 0.4" x 6.0" x 9.0"