обучения на железе, резко возрастут. — 7 июля 2026 г. в 08:24:00
обучения на железе, резко возрастут. Другой путь — расширение выходного пространства модели: нынешняя схема предсказывает один признак, считывая один кубит, но при мультиплексированном считывании нескольких кубитов можно увеличить размерность выходного вектора и перейти к более сложным прогнозам. Наконец, остается большой пласт вопросов о том, какие схемы кодирования данных лучше подходят для сверхпроводниковых платформ, как оптимально сочетать классическую предобработку и квантовую часть и где проходит граница, после которой квантовая рекуррентная архитектура начнет выигрывать не только «по качеству при малом числе параметров», но и по эффективности на реальных прикладных задачах. Адаптированный текст взят отсюда: https://naked-science.ru/article/column/dzhozefsonovskaya-mikrosh