- 博客(2)
- 资源 (6)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 2021-06-23
K-means算法经典的数据挖掘算法。采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某
2021-06-23 17:38:09
432
原创 2021-06-22
量子计算论文之量子深度学习“QDNN: deep neural networks with quantum layers” https://github.com/ChenZhao44/QDNN.jl（1）可以一致逼近任意连续函数，并且比经典DNN具有更强的表示能力 （2）保留了经典DNN的非线性激活、多层结构和高效的反向传播训练算法等优点 （3）使用参数化量子电路(PQCs)作为基本构建模块，可以用于短期噪声中等规模量子(NISQ)处理器。1、经典神经网络的量子加速： （1）基于伊
2021-06-22 09:36:19
270
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人