在人工智能与量子计算交叉领域，玻尔兹曼机作为一种重要的概率图模型，长期以来受限于传统马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样效率低下的瓶颈，在处理高维数据时，训练过程往往需要消耗巨大的计算资源和时间。而基于相干伊辛机（CIM）的量子优化方法，为这一经典难题提供了全新的解决路径。

【本次直播已结束】回放链接：https://www.bilibili.com/video/BV1fCfwYtEcA/?vd_source=4a5d2780500d852e3e0484c6a4e1e059

 

在先前的玻尔兹曼机分享直播活动中，我们已经和大家探讨了CIM与玻尔兹曼机的理论基础，此次《玻尔兹曼机进阶实战：量子CIM实现详解》分享将更加聚焦落地和实战：从CIM的核心计算细节，包括数据预处理和对比散度方法的改进；到两大实战场景-MNIST和SNP数据集，带大家直观感受量子计算如何突破经典算法的瓶颈。

在人工智能与量子计算交叉领域，玻尔兹曼机作为一种重要的概率图模型，长期以来受限于传统马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样效率低下的瓶颈，在处理高维数据时，训练过程往往需要消耗巨大的计算资源和时间。而基于相干伊辛机（CIM）的量子优化方法，为这一经典难题提供了全新的解决路径。

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