Где я могу получить подробное руководство или документ по машинному обучению Q#

Недавно я изучаю язык Q# для машинного обучения. Образец полумесяцев был запущен правильно. Теперь я хочу узнать подробности кода. Но слишком мало объяснений, чтобы найти. Есть слишком много методов, которые я не могу понять, и нет подробных представлений. Например, поясняет только название, параметры метода, но никакой дополнительной информации.Где я могу получить подробное руководство или документ по машинному обучению Q# Я действительно не могу этого понять. Итак, есть ли подробный документ по машинному обучению для начинающих? Большое спасибо.

как получить задержанный документ

Оптимизация производительности модели: Руководство по настройке гиперпараметров в Python с Keras
Оптимизация производительности модели: Руководство по настройке гиперпараметров в Python с Keras
Настройка гиперпараметров - это процесс выбора наилучшего набора гиперпараметров для модели машинного обучения с целью оптимизации ее...
Развертывание модели машинного обучения с помощью Flask - Angular в Kubernetes
Развертывание модели машинного обучения с помощью Flask - Angular в Kubernetes
Kubernetes - это портативная, расширяемая платформа с открытым исходным кодом для управления контейнерными рабочими нагрузками и сервисами, которая...
Udacity Nanodegree Capstone Project: Классификатор пород собак
Udacity Nanodegree Capstone Project: Классификатор пород собак
Вы можете ознакомиться со скриптами проекта и данными на github .
Определение пород собак с помощью конволюционных нейронных сетей (CNN)
Определение пород собак с помощью конволюционных нейронных сетей (CNN)
В рамках финального проекта Udacity Data Scietist Nanodegree я разработал алгоритм с использованием конволюционных нейронных сетей (CNN) для...
Почему Python - идеальный выбор для проекта AI и ML
Почему Python - идеальный выбор для проекта AI и ML
Блог, которым поделился Harikrishna Kundariya в нашем сообществе Developer Nation Community.
0
0
23
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Библиотека машинного обучения Q# реализует один конкретный подход — квантовые классификаторы, ориентированные на схемы. Вы можете найти документацию по этому подходу на странице https://docs.microsoft.com/en-us/azure/quantum/user-guide/libraries/machine-learning/intro и на последующих страницах этого раздела. Документ, на котором он основан, — «Схемоцентрические квантовые классификаторы», Мария Шульд, Алекс Бочаров, Криста Своре и Натан Вибе.

Другие вопросы по теме