Les réseaux neuronaux tensoriels inspirés de la mécanique quantique pour améliorer le machine learning

La mécanique quantique, qui étudie le comportement des particules subatomiques, offre une solution pour améliorer l'utilisation du machine learning en résolvant des problèmes complexes liés à l'optimisation, au développement de produits et à la prise de décision en temps réel. Cette amélioration inspirée de la mécanique quantique, connue sous le nom de réseau neuronal tensoriel, aide les entreprises à réaliser des économies en matière de formation pour une large gamme d'applications, notamment la simulation de véhicules autonomes, le traitement du langage naturel et même l'IA générative comme ChatGPT. Les réseaux neuronaux tensoriels peuvent résoudre l'un des problèmes auxquels sont confrontées les entreprises investissant dans le machine learning : l'échelle des ressources nécessaires pour modéliser et entraîner des systèmes représentant des entités complexes et multidimensionnelles. Plus la complexité est représentée dans la modélisation, plus les ressources en termes d'énergie, de taille de mémoire et de temps de calcul sont nécessaires pour la formation avec des réseaux neuronaux traditionnels sur des ordinateurs classiques. L'un des avantages clés d'un réseau neuronal est sa robustesse. Lorsque les réseaux neuronaux sont formés sur des ensembles de données légèrement différents, la robustesse signifie qu'ils se comportent de manière similaire. Les réseaux neuronaux tensoriels peuvent être ajoutés à l'architecture des réseaux neuronaux utilisés dans l'apprentissage en profondeur sur des ordinateurs classiques. Les réseaux tensoriels sont un outil mathématique qui peut améliorer l'efficacité de l'apprentissage en profondeur en étant moins sensible aux particularités des ensembles de données. Cela se traduit par moins de temps et de mémoire nécessaires pour la formation, ce qui réduit les coûts de calcul et d'énergie tout en maintenant l'exactitude et la robustesse. Ils sont considérés comme inspirés de la mécanique quantique car la méthode utilisée par les réseaux tensoriels provient des compressions utilisées en mécanique quantique pour simuler des systèmes physiques quantiques. Les applications réelles des réseaux neuronaux tensoriels ont montré qu'ils dépassent la capacité des ordinateurs superpuissants utilisés actuellement pour l'apprentissage en profondeur. Les réseaux neuronaux tensoriels ont également été démontrés pour résoudre des problèmes avec la même précision tout en réduisant le temps de formation. En conclusion, la technologie des réseaux neuronaux tensoriels est une avancée majeure dans le domaine du machine learning. Elle permet aux entreprises de réaliser des économies importantes tout en maintenant l'exactitude et la robustesse de leurs systèmes d'apprentissage en profondeur. Les réseaux neuronaux tensoriels inspirés de la mécanique quantique sont une technologie passionnante qui ouvre de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines, tels que la conduite autonome, le traitement du langage naturel et l'IA générative.