Araştırmacılar, insan beyninin modüler yapısından ilham alarak yapay sinir ağlarının mimarisini evrimsel algoritmalarla optimize eden EARLY adlı yeni bir sistem geliştirdi. Bu sistem, Echo State Networks adı verilen özel sinir ağlarının hem yapısını hem de parametrelerini otomatik olarak ayarlayarak, zaman tabanlı öğrenme görevlerinde daha başarılı sonuçlar elde ediyor. Geleneksel yöntemlerde her görev için manuel ayarlama gereken bu ağlar, EARLY sayesinde crossover, mutasyon ve doğal seçilim gibi evrimsel süreçlerle kendini optimize edebiliyor. CogScale veri setinde yapılan testlerde, evrimleşen mimariler rastgele arama yöntemlerine göre üstün performans sergiledi. Bu gelişme, yapay zekanın temporal öğrenme yeteneklerini artırırken, manuel ayarlama gereksinimini azaltarak daha genel kullanımlı AI sistemlerinin geliştirilmesine kapı aralıyor.

arXiv (Nörobilim) 0

Fizik

5 May

Kuantum devreler makine öğrenmesinde yeni ufuklar açıyor

Araştırmacılar, kuantum bilgisayarlarda makine öğrenmesi uygulamaları için yenilikçi bir yaklaşım geliştirdi. Reservoir computing adı verilen bu yöntem, kuantum sistemlerin doğal dinamiklerini kullanarak temporal bilgi işleme gerçekleştiriyor. Çalışmada, iki kubitlik kapılardan oluşan yapılandırılmış devre modelleri kullanılarak, minimal kurulumla maksimum performans elde etmenin yolları araştırılıyor. Bu yaklaşım, kuantum bilgisayarların makine öğrenmesi alanındaki potansiyelini artırabilir ve gelecekteki kuantum AI uygulamalarına zemin hazırlayabilir.

arXiv — Kuantum Fiziği 0