编辑 | 萝卜皮 经典机器学习（ML）为解决物理和化学中具有挑战性的量子多体问题提供了一种潜在的强大方法。然而，ML 相对于传统方法的优势尚未得到牢固确立。 在一项新的工作中，加州理工学院的研究人员证明了经典的 ML 算法在向物质相同量子相中的其他哈密顿量学习后，可以有效地预测带隙哈密顿量的基态特性。相比之下，在一个被广泛接受的猜想下，不从数据中学习的经典算法无法实现同样的保证。 该团队还证明了经典的 ML 算法可以有效地对各种量子相进行分类。大量的数值实验证实了他们在各种场景中的理论结果，包括里德堡原子
近年来，深度学习已成为大多数AI问题的首选技术，使得经典机器学习相形见绌。原因很明显，深度学习在语音、自然语言、视觉和游戏等许多任务上都表现出卓越的性能。然而，尽管深度学习具有如此好的性能，经典机器学习方法仍有一些优势，而且在一些特定情况下最好使用经典机器学习方法，例如线性回归或决策树，而不是使用一个大型深度网络。 本文将对比深度学习和经典机器学习，分别介绍这两种技术的优缺点以及它们在哪些问题/如何得到最佳使用。 深度学习优于经典机器学习 一流的性能：在许多领域，深度网络已经取得了远远超过经典ML方
【新智元导读】在计算能力增加和算法进步的推动下，机器学习技术已成为从数据中寻找模式的强大工具。量子系统能生产出一些非典型(atypical)模式，而一般认为经典系统无法高效地生产出这些模式。所以，有理由假定，量子计算机在某些机器学习任务上将优于经典计算机。量子机器学习这一研究领域探索如何设计和实现量子软件，如何使量子机器学习速度比经典计算机更快。该领域最近的工作已经建造出了可以担当机器学习程序基石的量子算法，但在硬件和软件方面仍面临巨大挑战。 在人类拥有计算机之前，人类就从数据中寻找模式。托勒密将对星系运动
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！熟话说，“遇事不决 量子力学！”。当两股科技顶流——量子计算 + 人工智能 相遇，会产生怎么样的火花呢？
量子算法是在现实的量子计算模型上运行的算法，最常用的模型是计算的量子电路模型。经典（或非量子）算法是一种有限的指令序列，或一步地解决问题的过程，或每一步指令都可以在经典计算机上执行。
作者是来自英国布里斯托大学的量子工程中心研究员，布里斯托大学在量子力学和量子计算方面有很强的建树，诺贝尔物理学奖获得者、量子力学的奠基者之一保罗·狄拉克，中国科学院院士、固体物理学家、2001年中国最高科学技术奖获得者黄昆以及十余位诺贝尔奖得主均出自布里斯托大学。英国前首相丘吉尔曾长期担任该校校监（名誉校长），新古典经济学派的创始人阿尔弗雷德·马歇尔也曾在此担任校长。 名词含义 ANN：人工神经网络 Artificial Neural Network BM：玻耳兹曼机 Boltzmann Machine B
据物理组织网（https://phys.org/）报道，物理学家发现特定类型的量子学习算法结构与对应的经典算法十分类似。这一发现能够帮助科学家进一步开发学习算法的量子版本。经典机器学习算法目前用于执行复杂的计算任务，例如对大量数据进行模式识别或分类。这类算法也是许多现代技术的关键构成部分。量子学习算法旨在让这些功能可以应用于信息以全量子形式展现的场景中。 这一研究成果的论文发表在最近一期的《物理评论快报》（Physical Review Letters）上。 “我们的工作在非常基本的层面揭示了一大类量子学
今天给大家推荐一位我的好友：圆圆，国内Top互联网大厂的算法工程师，同时也是公众号【圆圆的算法笔记】的主理人。
【新智元导读】DARPA无人车挑战赛催生了一系列无人驾驶人才和公司，如今，DARPA又发布了量子计算挑战赛，给出四大命题，号召研究人员用量子计算解决机器学习问题。量子计算和机器学习牵手将是怎样一番盛况？先来看这四大挑战。
继2019年10月谷歌在《Nature》上发布关于验证“量子优越性”论文之后，3月9日，谷歌再次就“量子”做出新的发布。
AI 科技评论按：「量子优势」这个概念是科技公司大多公开表达或半公开支持一种说法，即量子计算机的计算性能超越史上最强的经典计算机。在通往「量子优势」这条道路上，IBM 可谓是一位超级积极分子。日前，IBM 发布博文介绍了其在《自然》上发表的一篇名为《使用量子强化特征空间的监督学习》的论文所提出的一种量子算法，称该算法有望在不远的将来让量子计算机实现机器学习。 AI 科技评论编译如下。
选自arXiv 作者：John Preskill 机器之心编译 参与：Panda、樊晓芳 「我们正进入一个量子技术新时代，我称其为『NISQ』。」加州理工学院理论物理学家、「量子霸权（Quantum Supremacy）」概念提出者 John Preskill 说道。在近期位于加州山景城 NASA Ames 研究中心举办的商用量子计算会议（Quantum Computing for Business）上，Preskill 认为，人类在即将实现 50-100 量子比特的中型量子计算机后，便可将其应用于探索更多
近日，Google 与滑铁卢大学、大众汽车等联合发布 TensorFlow Quantum（TFQ），一个可快速建立量子机器学习模型原型的开源库。TFQ提供了必要的工具，将量子计算和机器学习技术结合起来，以控制并建模自然或人工的量子计算系统。
近年来，算法行业非常火爆，越来越多的人在学习算法。计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已渗透到互联网、商业、金融业、航空、军事等各个领域，改变着这个世界。
建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习，时间少的同学，我建议直接看机器学习经典算法，遇到问题查一下数学基础，也可以一边看机器学习经典算法，一边看统计学习方法，查漏补缺。
这是一个算法题目合集，题目是我从网络和书籍之中整理而来，部分题目已经做了思路整理。问题分类包括：
两个团队已经展示了量子方法如何比经典计算机更快地解决问题，从而使物理学和计算机科学更加紧密地结合在一起。
人工智能的发展已经历60余年，自1956年至今人工智能发展共经历了三个发展阶段。在技术阶段上，AI发展的技术阶段可分为运算智能阶段、感知智能阶段和认知智能阶段三个层次。当前，人工智能的发展正处于第三次发展浪潮之中，处于认知智能时代的初级阶段。
寄语：本文针对5大机器学习经典算法，梳理了其模型、策略和求解等方面的内容，同时给出了其对应sklearn的参数详解和代码实现，帮助学习者入门和巩固机器学习理论知识。
最近我多次被问到统计（尤其是统计建模）、机器学习和人工智能之间有何区别。其实这三者之间在目标、技术和算法方面有很多重叠的部分。引起困惑的原因不仅仅是因为这些重叠部分，也是因为我们被很多非科普文中的时髦
机器学习手册分为三个部分，数学基础、机器学习经典算法、统计学习方法。建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习，时间少的同学，我建议直接看机器学习经典算法，遇到问题查一下数学基础，也可以一边看机器学习经典算法，一边看统计学习方法，查漏补缺。
机器之心原创 撰文：樊晓芳 编辑：微胖 「国内外企业的量子计算团队各有各的模式，我们希望能找到适合自己特点的发展模式，」腾讯量子实验室杰出科学家、原中国香港中文大学教授张胜誉说。针对腾讯量子实验室的搭建与规划、量子计算与人工智能基础研究的机遇与挑战等问题，他向机器之心进行了深入分享。 又有一家中国互联网巨头挺进量子计算的基础研究。 不久前，在腾讯举办的学术&工业交流会议（TSAIC）上，公司筹建中的量子实验室首次正式亮相。 近年来，传统计算机的性能增长越来越困难。探索全新物理原理的
在 上次的送书活动 中，营长做了个调查问卷，结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书，所以这期送书活动一并满足大家。本期图书选自人民邮电出版社图书，包括：近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》，《TensorFlow机器学习项目实战》，高实战性的《Python机器学习经典实例》，深度学习领域的圣经“花书”，经典的《机器学习实战》，广受欢迎的《流畅的Python》，东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。另外，可在文末投票，选出下期你希望营长能够送的
【导读】前一段时间，专知内容组推出了春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记，反响热烈，由此可见，大家对人工智能、机器学习的系列课程非常感兴趣，近期，专知内容组推出吴恩达老师的机器学习课程笔记系列，重温机器学习经典课程，希望大家会喜欢。 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记一：监督学习 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记二：无监督学习（unsupervised learning） 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记三：监督学习模型以及代价函数的介绍 吴恩达机器学习课程系列视频链接： htt
原作：Reena Shaw 安妮 编译自 KDnuggets 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 量子机器学习（Quantum ML）是量子力学和机器学习的一门交叉学科。两者间像一种共生关系，我们
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 原作：Reena Shaw 安妮 编译自 KDnuggets 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 量子机器学习（Quantum M
导读：上一期介绍了无人驾驶的发展现状，今天我们来了解一下深度学习和机器学习的不同实践和运用（文末更多往期译文推荐） GoodData数据科学和机器学习高级总监Arvin Hsu 认为，尽管深度学习和机
包括机器学习、计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、语音、数据挖掘、智能问答、机器翻译、软件开发、AI 伦理、商业创新……这些书单里既有最经典的专业书籍，也有一些适合轻快阅读的大众读物。
CCF YOCSEF专题探索班 经典传承系列讲座（TDSx）是YOCSEF计划于2018年度启动的创新型系列活动，该活动计划邀请相关技术领域杰出学者回顾经典，追本溯源，向业界和社会传播学术思想。腾讯作为经典传承系列讲座的战略合作伙伴，双方将在论坛组织、传播等方面开展合作，为营造良好的学术氛围共同努力。 作为系列论坛的首场活动，“经典流传的计算机算法：起源、应用与影响”将在CNCC期间（10月25日下午）举行。 计算机算法是计算机科学的基石。过去几十年中伴随着计算机科学的迅速发展，一些经典流传的算
从研究生接触SLAM算法到现在也有两三年了，期间学习了很多经典的SLAM算法框架并写了一些相关的博客，本篇博客主要目的是想将这些博客进行一个简单总结用于查漏补缺。首先，按照我的理解，我梳理了如下一个思维导图，如果读者发现有什么需要补充或者纠正的欢迎随时交流：
量子计算和机器学习都是当前最炙手可热的研究领域。在量子计算方面，理论和硬件的一个个突破性进展让人们看到大规模通用量子计算机的脚步越来越近。在机器学习方面，具备机器学习能力的人工智能在某些方面的能力远超人类。
【导读】前一段时间，专知内容组推出了春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记，反响热烈，由此可见，大家对人工智能、机器学习的系列课程非常感兴趣，近期，专知内容组推出吴恩达老师的机器学习课程笔记系列，重温机器学习经典课程，希望大家会喜欢。 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记一：监督学习 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记二：无监督学习（unsupervised learning） 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记三：监督学习模型以及代价函数的介绍 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记四
本文整理12册容易被忽略的人工智能书籍，有经典入门内容、有理论加深内容，现在大家都很关注怎样能够更快做出结果，往往忽略了一些基础内容，这些书籍，希望各位“闲暇”时，可以“阅读”一番。
上回我们有一篇文章，讲述了作为一个新人程序员，如何学习数据结构这门课程，其实呢，数据结构和算法是息息相关的，为什么这么说呢，因为数据结构本身只是一个载体，而在数据结构之上产生作用和输出价值的东西其实是算法。
量子机器学习是将量子计算的优势与机器学习相结合的前沿领域。它借助量子计算的并行性和叠加态，旨在提高机器学习算法的效率和性能。本文将深入探讨面向未来的量子机器学习，结合实例项目详细介绍部署过程，并讨论该领域的发展前景。
选自arXiv 机器之心编译 参与：乾树、樊晓芳 近日，清华大学段路明组提出一种生成模型的量子算法。在证明因子图为量子网络的特例的基础上，继而证明了量子算法在重要应用领域中具备超越任何经典算法的表示能
近40年来机器学习领域产生了数以万计的论文，并以每年上万篇的速度增长。但真正能够称为经典、经受住历史检验、能投入实际应用的并不多。本文整理了机器学习历史上出现的经典论文，按照被引用次数对它们进行了排序，分为top10，被引用次数超过2万，被引用次数超过1万，未来有潜力的文章4部分。它们已经或者在未来具有资格被写入机器学习、深度学习、人工智能的教科书，是一代又一代研究人员为我们留下的宝贵财富。需要说明的是，引用次数对近几年新出现的文章是不公平的，它们还处于高速增长期，但好酒就是好酒，随着时间的沉淀会越来越香。
去年 10 月，谷歌宣布首次实现「量子优越性」，用一台 54 量子比特的量子计算机实现了传统架构计算机无法完成的任务。谷歌称，在世界第一超算需要计算 1 万年的实验中，量子计算机只用了 3 分 20 秒。这被视为量子计算领域的里程碑事件，并登上了《自然》杂志 150 周年版的封面。
入门书单 《数学之美》 作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。 《Programming Collective Intelligence》（《集体智慧编程》 作者Toby Segaran也是《BeautifulData : The Stories Behind Elegant Data Solutions》（《数据之美：解密优雅数据解决方案背后的故事》）的作者。这本书最大的优势就是里面没有理论推导和复杂的数学公式，是很不错的入门书。目前中文版已经脱销，对于有志
最近，北大学霸的LeetCode刷题笔记在GitHub上疯传！已经有不少人靠它手撕算法题，拿下了字节、腾讯等大厂offer！
最近又有不少老铁在后台留言说，想进大厂，但是算法不好。最近我整理了一份刷题实录，这份刷题实录，也让我进了心仪的大厂。现在开放分享给大家。希望对大家有所帮助。
机器之心转载 公众号：PaperWeekly 作者：肖涵 FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集 [1] 的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 FashionMNIST 的大小、格式和训练集 / 测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。
大家好，我是 Guide 哥！这篇文章我会推荐一些关于算法学习的书籍以及资源。希望对大家学习算法有帮助！
近些年来，计算机视觉（CV）的发展势如破竹，渗透到了我们生活的方方面面。对于大众而言，这可能像是一项新鲜且令人兴奋的科技创新，然而，实际上并非如此。
导读：又到了全民剁手的双十一，那么问题来了，究竟有哪些好物，是真正“买不了吃亏，买不了上当”，能让你剁完不会后悔的？
计算机只能懂得离散（甚至是有限的语言），所以离散数学在当今的作用是不可或缺的。如果没有离散数学，就不会有现代的运筹学，也基本上不会有计算数学，那么当今很多学科的发展都会受到很大限制，其影响可想而知。
在机器学习上，首先要推荐的是两部国内作者的著作：李航博士所著的《统计学习方法》和周志华教授的《机器学习》。 《统计学习方法》采用“总 - 分 - 总”的结构，在梳理了统计学习的基本概念后，系统而全面地
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