Quantum Machine Learning - Data Embedding Techniques with Pennylane | Bloch Sphere скачать в хорошем качестве
Quantum Machine Learning - Data Embedding Techniques with Pennylane | Bloch Sphere
2 года назад
Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Quantum Machine Learning - Data Embedding Techniques with Pennylane | Bloch Sphere в качестве 4k
У нас вы можете посмотреть бесплатно Quantum Machine Learning - Data Embedding Techniques with Pennylane | Bloch Sphere или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
-
Информация по загрузке:
Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Quantum Machine Learning - Data Embedding Techniques with Pennylane | Bloch Sphere в формате MP3:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Quantum Machine Learning - Data Embedding Techniques with Pennylane | Bloch Sphere
Welcome to the video! Join the telegram channel: https://t.me/ml_qml **************************************************************************** Quantum Computing Projects: • Quantum Computing Projects Visually Understanding Quantum Computing: • Quantum Computing Projects **************************************************************************** Timestamps: 00:00 - Introduction 01:09 - Basis Embedding 04:33 - Amplitude Embedding 09:22 - Angle Embedding 13:21 - Displacement Embedding 18:15 - QAOA Embedding 24:58 - IQPEmbedding 29:45 - Squeezing Embedding Resources for better understanding: Video by @ParthGChannel on Ladder Operators • How Energy is Created in Quantum Mech... Video by @ProfessorMdoesScience on Boson Creation & Boson Annihilation Operators: • Boson creation and annihilation opera... QAOA Explained by Qiskit: https://qiskit.org/textbook/ch-applic... IQP Embedding Paper: https://arxiv.org/abs/1804.11326 GitHub Link to the Code https://github.com/Jayshah25/Quantum-...
Comments
