Sign In
Create Account
Fizica Computationala
4 votes
Last Updated: Apr 15 2024 12:57, Started by
parabellum
, Sep 11 2016 11:15
·
10
10
#145
Posted 14 October 2022 - 22:38
|
Un alt algoritm cuantic adaugat, Bernstein-Vazirani: https://github.com/a...steinVazirani.h
Din criptografia cuantica, protocolul BB84: https://github.com/a...umCryptograpy.h |
Back to top
#146
Posted 18 December 2022 - 11:52
|
Cred ca iau o pauza de la proiectul asta o vreme... as mai fi vrut sa adaug cateva chestii dar imi cam lipseste motivatia.
Chestiile care functioneaza, mentionate si in README: Quote
Grover's algorithm Deutsch-Jozsa algorithm Shor's algorithm Bernstein–Vazirani algorithm Quantum adder (half-adder & full-adder for 1-qubits and full adder for two N-qubit numbers) Quantum teleportation Superdense coding Quantum cryptography: BB84 protocol CHSH inequality violation Simulation of quantum simulation: Evolution in time with a Hamiltonian given as a sum of Pauli products with real coefficients Evolution of a 1D Gaussian packet in time, solving the 1D time-dependent Schrodinger equation using a Trotter decomposition and quantum Fourier transform |
#147
Posted 09 February 2023 - 14:18
|
Acum chiar ca am decis sa ma opresc o vreme din adaugarea de noi algoritmi
 Sunt sigur ca o sa revin si o sa mai adaug, dar deocamdata am in plan sa incep ceva pe machine learning, ca tot e la moda AIul zilele astea. Cam astea-s chestiile implementate pana acum: Quote
Grover's algorithm Deutsch-Jozsa algorithm Simon's algorithm Quantum Fourier Transform Shor's algorithm Bernstein–Vazirani algorithm Quantum teleportation Superdense coding Quantum cryptography: BB84 protocol CHSH inequality violation Quantum error correction: 3-qubit error correcting a qubit-flip 3-qubit error correcting a sign-flip Shor Code Quantum adders: Quantum half-adder for 1-qubit Quantum full-adder for 1-qubit Full adder for two N-qubit numbers Draper adder Draper adder with carry Simulation of quantum simulation: Evolution in time with a Hamiltonian given as a sum of Pauli products with real coefficients Evolution of a 1D Gaussian packet in time, solving the 1D time-dependent Schrodinger equation using a Trotter decomposition and quantum Fourier transform Paradoxes (although some of the above might be considered paradoxes as well): Quantum eraser General Elitzur-Vaidman Bomb tester/interaction free measurement/counterfactual computation Hardy's paradox |
#148
Posted 25 March 2023 - 18:24
|
Deja am adus proiectul de machine learning intr-o forma oarecum functionala, exista regresie liniara generalizata (cu exemple pe regresia liniara simpla, regresia liniara multivariata si multivariabila, regresie polinomiala, regresia logistica - inclusiv cu separatie neliniara, aka un cerc) si o retea neuronala simpla (multilayer perceptron). Exista teste pentru o retea simpla care invata xor (o problema 'clasica' pe tema asta) si o retea care invata sa separe clasele din cunoscutul Iris dataset. Cam asta afiseaza la iesire pe datasetul respectiv:
Quote
Neural Network test for the Iris dataset, Setosa is lineary separable from the other two, but the others two cannot be linearly separated Loss: 2.09869 Loss: 0.0511973 Loss: 0.0368485 Loss: 0.000125418 Loss: 0.00024591 Loss: 1.71955e-05 Loss: 1.42229e-05 Loss: 8.20373e-06 Loss: 7.25362e-06 Loss: 6.12088e-07 Loss: 6.93672e-07 Training set: Setosa true positives: 41, true negatives: 79, false positives: 0, false negatives: 0 Versicolor true positives: 38, true negatives: 82, false positives: 0, false negatives: 0 Virginica true positives: 41, true negatives: 79, false positives: 0, false negatives: 0 Setosa accuracy: 1 Versicolor accuracy: 1 Virginica accuracy: 1 Setosa specificity: 1 Versicolor specificity: 1 Virginica specificity: 1 Setosa precision: 1 Versicolor precision: 1 Virginica precision: 1 Setosa recall: 1 Versicolor recall: 1 Virginica recall: 1 Test set: Setosa true positives: 9, true negatives: 21, false positives: 0, false negatives: 0 Versicolor true positives: 11, true negatives: 18, false positives: 0, false negatives: 1 Virginica true positives: 8, true negatives: 20, false positives: 1, false negatives: 1 Setosa accuracy: 1 Versicolor accuracy: 0.966667 Virginica accuracy: 0.933333 Setosa specificity: 1 Versicolor specificity: 1 Virginica specificity: 0.952381 Setosa precision: 1 Versicolor precision: 1 Virginica precision: 0.888889 Setosa recall: 1 Versicolor recall: 0.916667 Virginica recall: 0.888889 Repository aici: https://github.com/a...MachineLearning Attached Files
|
#149
Posted 28 March 2023 - 17:37
|
Din ce in ce mai bune sanse pentru cod sa fie corect... am adaugat EMNIST dataset (o gramada de imagini cu litere si cifre scrise de mana, din care folosesc seturile cu cifre pentru teste) si cu softmax (simplu, nu retea neuronala) obtin acuratete > 94%, iar cu retea neuronala pot trece binisor de 98%.
Un singur nivel ascuns cu 32 de neuroni trece de 97%, doua nivele ascunse cu 1000 si respectiv 100 de neuroni deja dau rezultate mai bune decat ma asteptam (~98.75%). Asta fara sa insist pe tot felul de teste cu diversi parametri, initializari etc. Poate o sa adaug si dropout si nivele de normalizare... si poate chiar convolutii... dar asta e in plan pe termen mai lung. Edited by parabellum, 28 March 2023 - 17:46. |
#150
Posted 28 March 2023 - 17:55
|
Info aditionala despre reteaua neuronala antrenata pe EMNIST: In acest caz nivelele ascunse au activare 'leaky relu', nivelul de iesire e softmax, functia de cost e 'cross entropy' iar optimizarea se face cu 'minibatch stochastic gradient descent', mai precis, adam. Chestiile astea se pot ajusta, exista multe variante disponibile in proiect.
Edited by parabellum, 28 March 2023 - 17:55. |
#151
Posted 13 April 2023 - 10:33
|
Din pacate din lipsa de motivatie nu se intampla mare lucru cu proiectul, desi e aproape de finalizare (adica aproape de nivelul la care doream sa-l aduc cand l-am inceput, se poate si - mult - mai mult, dar astea https://github.com/a...Learning/issues sunt lasate pe mai incolo ca 'enhancements').
Am adaugat 'dropout' si alte cateva 'goodies'. Dropout (paper here: https://www.cs.toron...JMLRdropout.pdf) am adaugat pentru ca am reusit sa obtin un overfitting fantastic pe date, chiar cu o retea relativ simpla (ceva in genul 99.95% pe setul de training cu mai putin de 99% pe cel de test) in ciuda faptului ca setul de antrenament e maricel. Am incercat initial regularizare mai simpla, cu adaugare de zgomot in imagine (un fel de extindere/augmentare a setului de antrenament stil 'poor man'), dar de ce sa nu faci ceva similar nu doar pentru intrare, ci pe mai multe nivele? Apropo de dropout, articolul e din 2014, la fel si una dintre metodele 'stochastic gradient descent', adam. Am vazut opinii cum ca 'nu exista nimic nou in AI' in afara cresterii puterii de calcul si a disponibilitatii datelor. E adevarat ca astea doua sunt foarte importante in evolutia domeniului, dar exista progrese incrementale si in teorie. |
#152
Posted 13 April 2023 - 22:15
|
Interesant e ca daca ar fi sa ma iau dupa ce-i aici: https://paperswithco...n-emnist-digits am ajuns destul de usor la un nivel intre 2018 - 2020 cu o retea neuronala relativ simpla. Doua nivele ascunse deja bat rezultatul cu Support Vector Machine din 2018. Rezultatul din 2020 insa n-am cum sa-l ajung decat daca implementez si retele convolutive (e in plan, dar mai indepartat).
|
#153
Posted 22 April 2023 - 13:15
|
Gata deocamdata. Mai ramane de scris ceva in README despre proiect (dar acum mi-e lene) si o vreme ramane cam asa.
Am adaugat si ceva augmentare simpla a datelor, doar un shift up/down/left/right (https://github.com/a...rning/issues/16) cu un pixel al imaginilor din setul de training EMNIST, o retea neuronala se poate salva intr-un fisier si se poate initializa dintr-un fisier specificat (se poate continua trainingul asa)... concluzia dupa cateva incercari e ca e foarte dificil sa depasesti 99% acuratete pe setul de test (am obtinunt ceva in genul 98.89% sau pe-acolo) folosind o retea neuronala 'multilayer perceptron' de o dimensiune rezonabila. Probabil se poate cu p-hacking, dar ar fi prostie. Normal ar fi sa adaug asta https://github.com/a...rning/issues/13, asa foarte probabil se poate depasi 99% dar o las pe alta data. |
#154
Posted 20 May 2023 - 22:46
|
Am adaugat descriere in README, inclusiv charturi si ceva output din program, cu linkuri la wikipedia si la cod: https://github.com/a...MachineLearning
|
|
#155
Posted 30 May 2023 - 21:52
|
La reteaua neuronala cand am adaugat 'dropout' am uitat sa pun pe zero gradientul pentru neuronii care au fost 'dropped out' (ca sa nu fie modificati parametrii corespunzatori neuronilor respectivi in backpropagation). A fost in stare sa 'invete' si asa, doar ca nu atat de bine. Am modificat si acum se pare ca pot depasi 99% acuratete pe setul de test EMNIST. Deocamdata ~99.01% pe ce-am salvat in 'pretrained.net', dar poate ca se poate chiar mai bine.
Edited by parabellum, 30 May 2023 - 21:56. |
#156
Posted 03 June 2023 - 21:56
|
99.3225% acuratete pe setul de test cu 'batch normalization' si se pare ca se poate mai bine, din evolutia 'loss' de-a lungul antrenamentului (train vs validation).
De curiozitate o sa fac si un ansamblu de asemenea modele (4 sau 5) sa vad cu cat se imbunatatesc rezultatele. Deja am implementat o clasa pentru asta, dar inca n-am testat. |
#157
Posted 08 June 2023 - 21:56
|
Cu ansamblu de 5 retele am ajuns la ~99.45%.
La coada clasamentelor articolelor din 2020, dar am depasit-o pe cea mai proasta
|
#158
Posted 16 June 2023 - 16:48
|
Proiectul de quantum computing simulation s-a ales cu doua sectiuni noi, 'quantum games' si 'distributed quantum computing', deocamdata cu doar doua exemple simple: 'coin flipping' si 'distributed CNOT'.
|
#159
Posted 26 June 2023 - 21:31
|
L-am vazut pe unul pe linkedin 'laudandu-se' cu realizarile 'lui' (de fapt ale echipei), cum ca au ajuns sa bata biblioteci consacrate (gen qiskit) folosind o optimizare banala.
Au scris si un articol pe treaba asta (desi au realizat si ei ca nu-s primii, exista deja cel putin o alta biblioteca ce foloseste metoda, e cam evident - in special daca ajungi sa foloseste sparse matrices)... si ce mi-am zis eu: ce face o echipa intreaga - si platita pentru asta - in mod sigur pot eu singur intr-o ora Asa ca: https://github.com/a...Register.h#L314 De la O(N^2) la O(N). Cresterea de viteza e destul de spectaculoasa. Edited by parabellum, 26 June 2023 - 21:31. |
|
#160
Posted 03 September 2023 - 18:26
|
Imbunatatirea de mai sus mi-a permis sa adaug implementari peste tot la functii/oracole - in loc de matrici mari obtinute prin produs tensorial si inmultirea cu acele matrice - cu porti cuantice simple (care de obicei au nevoie si de qubiti auxiliari, un alt motiv sa fie de evitat daca se folosesc matricile alea mari).
Am adaugat si algoritmi noi, 'quantum counting' si 'q-means clustering' (si QAOA pe modelul Ising, dar pe asta mai am ceva treaba, in final o sa adaug exemple si pentru max/min cut problem). Am ajuns si la simulari cu 22 qubits, se pare ca se poate chiar cu mai multi, o treaba la care nu ma asteptam cand m-am apucat de proiectul asta, ideea era sa fac doar un 'toy project'. Saptamana urmatoare o sa fac si niste teste comparative cu qiskit aer (simulator open source de la IBM) sa vad daca exista diferente intre rezultate. Apropo de asta, se pare ca am ajuns contributor la qiskit aer. Oare e cazul sa-mi trec trei rachete la profil (asta e o gluma pentru cunoscatori) si sa pun asta in descriere, sa se vada bine? |
#161
Posted 04 September 2023 - 14:27
|
Am facut testele comparative... prin generarea aleatoare de circuite din porti cuantice (pur si simplu porti cuantice de 1, 2 & 3 qubiti cuplate la intamplare in circuit, cu parametri aleatori - acolo unde este cazul - circuite cu intre 1 si foarte multe porti) si spre marea mea surpriza, doar o singura poarta a cauzat probleme... iar problema de fapt nu era in simulatorul meu ci avea originea in qiskit aer.
Asa ca daca tot am ajuns contributor pe-acolo: https://github.com/Q...t-aer/pull/1926 |
#162
Posted 11 September 2023 - 19:36
|
Am facut un timing rapid la ceva circuite mai mult sau mai putin random pe 12 qubits si spre marea mea surpriza, simulatorul meu e mai rapid intre 6x si 8x decat cel de la IBM.
Am facut eu niste optimizari pe-acolo cu open mp, dar nu intra in actiune la 12 qubits, la mai multi insa open mp se simte drastic (ochiometric cel putin de 4x mai rapid decat inainte). Cum naiba am reusit sa 'bat' simulatorul de la IBM e un mister. |
Anunturi
Bun venit pe Forumul Softpedia!
▶ 0 user(s) are reading this topic
0 members, 0 guests, 0 anonymous users
-
- Change Theme
- English
- Mark Community Read
- Termene & conditii
- Confidentialitate
- Consimtamant
- Cookies
- Help
© 2001-2024 Softpedia. All rights reserved. Softpedia® and the Softpedia logo are registered trademarks of SoftNews Net SRL.
Ora implicita a Forumului Softpedia este ora standard a Romaniei (GMT+2). Mai multe informatii →
⚠ Postarile afisate pe Forumul Softpedia reprezinta o opinie subiectiva a membrilor care le-au publicat si nu a SoftNews Net SRL.