ਕੀ ਕੇਰਸ TFlearn ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਹੈ?
Keras ਅਤੇ TFlearn TensorFlow ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣੀਆਂ ਦੋ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੇਰਾਸ ਅਤੇ ਟੀਫਲਰਨ ਦੋਵੇਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਹਨ ਜੋ ਖਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ
ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ (TTS) ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਬੋਲੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਟੀਟੀਐਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਟੀਟੀਐਸ ਸਿਸਟਮ ਲਿਖਤੀ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੀ ਬੋਲੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬੋਲਣ ਦੁਆਰਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਵਹਿਸ਼ੀ ਤਾਕਤ ਦੇ ਹਮਲਿਆਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਾਅ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਵਹਿਸ਼ੀ ਤਾਕਤ ਦੇ ਹਮਲਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਾਅ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਬਰੂਟ ਫੋਰਸ ਹਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਤੱਕ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਪਾਸਵਰਡਾਂ ਦੇ ਕਈ ਸੰਜੋਗਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਮਲੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਹਿਸ਼ੀ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
TensorFlow 2.0 ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨ ਹੁਣ ਸਿੱਧੇ ਨਹੀਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਕਾਰਨ ਹੈ?
TensorFlow 2.0 ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ, ਜੋ ਕਿ TensorFlow ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ ਸੀ, ਨੂੰ ਬਰਤਰਫ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। TensorFlow 1.x ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, TensorFlow 2.0 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਬਣ ਗਿਆ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, TensorFlow, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਬੇਸਿਕਸ
ਕੀ ਟੈਂਸਰ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਉਲਝੀਆਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੁਪਰਪੁਜੀਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ, ਉਲਝਣਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਰਤਾਰਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਣ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਕਣ ਦੀ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਕਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਿਆਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਵੱਡੀਆਂ ਦੂਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਣ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਗੈਰ-ਕਲਾਸੀਕਲ ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਰਿਹਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ, ਕੁਆਂਟਮ ਫਸਾਉਣਾ, Entanglement
ਕੀ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਨਾਲ ਉਲਝੇ ਹੋਏ ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤਾਲਮੇਲ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਉਭਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ, ਕੁਆਂਟਮ ਫਸਾਉਣਾ, Entanglement
ਕੀ ਗਰੋਵਰ ਦਾ ਕੁਆਂਟਮ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੂਚਕਾਂਕ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਘਾਤਕ ਗਤੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਗਰੋਵਰ ਦਾ ਕੁਆਂਟਮ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਸੂਚਕਾਂਕ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਘਾਤਕ ਗਤੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, 1996 ਵਿੱਚ ਲਵ ਗਰੋਵਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ O(√N) ਸਮਾਂ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਿੱਚ N ਐਂਟਰੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਅਣ-ਛਾਂਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਬਰੂਟ-ਫੋਰਸ ਖੋਜ ਲਈ O(N) ਸਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਆਰਬਿਟਰੇਰੀ ਆਰਥੋਨਰਮਲ ਆਧਾਰ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਆਰਬਿਟਰੇਰੀ ਆਰਥੋਨਰਮਲ ਅਧਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦਾ ਸੰਕਲਪ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਹਾਂ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਰਬਿਟਰੇਰੀ ਆਰਥੋਨਰਮਲ ਆਧਾਰ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਕੁਆਂਟਮ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ
ਕੀ ਬੈੱਲ ਜਾਂ CHSH ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਸਥਾਨਕ ਹੈ ਪਰ ਵਾਸਤਵਿਕਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਬੇਲ ਜਾਂ CHSH (ਕਲਾਜ਼ਰ-ਹੋਰਨ-ਸ਼ਿਮੋਨੀ-ਹੋਲਟ) ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਬੇਲ ਜਾਂ CHSH ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਲੁਕਵੇਂ ਵੇਰੀਏਬਲ ਥਿਊਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਥਾਨਿਕਤਾ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ, ਕੁਆਂਟਮ ਫਸਾਉਣਾ, ਸੀਐਚਐਸਐਚ ਅਸਮਾਨਤਾ
ਕੀ |+> ਅਤੇ |-> ਨਾਮਕ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਾਲਾ ਆਧਾਰ |0> ਅਤੇ |1> (ਮਤਲਬ ਕਿ |+> ਅਤੇ |-> 45 ਡਿਗਰੀ 'ਤੇ ਹਨ | 0> ਅਤੇ | 1>) ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ?
ਕੁਆਂਟਮ ਸੂਚਨਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਬੇਸ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਬੇਸ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਸੁਮੇਲ ਦੁਆਰਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਆਧਾਰ, ਅਕਸਰ |0⟩ ਅਤੇ |1⟩ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਧਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਸਪਿਨ, ਕਲਾਸੀਕਲ ਨਿਯੰਤਰਣ