A Importância dos Tensorized Neural Networks na era da Computação Quântica

A computação quântica é uma das tecnologias mais promissoras do século XXI. Essa nova maneira de processar informações tem o poder de resolver problemas complexos em diversas áreas, incluindo a otimização e o desenvolvimento de produtos. Neste contexto, os Tensorized Neural Networks têm a capacidade de melhorar a eficiência do machine learning e reduzir custos computacionais. Os Tensorized Neural Networks são uma maneira de adicionar robustez ao neural network architecture usado em deep learning em computadores clássicos. Eles permitem que os usuários identifiquem e descartem estados irrelevantes, restringindo a simulação para representar apenas o que realmente importa para descrever o sistema em questão. Isso significa usar menos variáveis ​​para descrever sistemas complexos. O mais importante é que ele não apenas descarta os nós irrelevantes, mas fornece uma maneira ideal de reduzir a redundância sem remover a robustez. A aplicação dos Tensorized Neural Networks faz ainda mais sentido quando você considera que eles excedem a capacidade dos atuais supercomputadores de deep learning. E quando incluídos em redes densas comumente usadas, os networks tensorizados mostraram resolver problemas com a mesma precisão, mas em menos tempo de treinamento.