Translations:PennyLane/5/fr: Difference between revisions
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PennyLane s'intègre de manière transparente avec des librairies d'apprentissage automatique populaires telles que TensorFlow et PyTorch, et vous permet d'utiliser les outils d'apprentissage automatique pour construire des modèles d'apprentissage automatique quantiques hybrides et optimiser les circuits quantiques. | PennyLane s'intègre de manière transparente avec des librairies d'apprentissage automatique populaires telles que TensorFlow et PyTorch, et vous permet d'utiliser les outils d'apprentissage automatique pour construire des modèles d'apprentissage automatique quantiques hybrides et optimiser les circuits quantiques. | ||
=== Optimisation de circuits quantiques === | === Optimisation de circuits quantiques === | ||
En utilisant des techniques d'optimisation différentiables et en combinant les méthodes de différenciation classiques et quantiques, PennyLane | En utilisant des techniques d'optimisation différentiables et en combinant les méthodes de différenciation classiques et quantiques, PennyLane optimise les paramètres des circuits quantiques afin de résoudre des problèmes variés. | ||
Revision as of 21:41, 1 October 2024
Intégration avec des bibliothèques d'apprentissage automatique
PennyLane s'intègre de manière transparente avec des librairies d'apprentissage automatique populaires telles que TensorFlow et PyTorch, et vous permet d'utiliser les outils d'apprentissage automatique pour construire des modèles d'apprentissage automatique quantiques hybrides et optimiser les circuits quantiques.
Optimisation de circuits quantiques
En utilisant des techniques d'optimisation différentiables et en combinant les méthodes de différenciation classiques et quantiques, PennyLane optimise les paramètres des circuits quantiques afin de résoudre des problèmes variés.