Doomformer Compiles a Neural Network Into a DOOM Map Where Voodoo Dolls Do the Math, and Every Value Matches NumPy Exactly
lockergnome.com/doomformer-neural-netwo…
#doom #NeuralNetworks #mnist #OpenSource
lockergnome.com/doomformer-neural-netwo…
#doom #NeuralNetworks #mnist #OpenSource
October 31, 2026 at 6:00 AM
Doomformer Compiles a Neural Network Into a DOOM Map Where Voodoo Dolls Do the Math, and Every Value Matches NumPy Exactly
lockergnome.com/doomformer-neural-netwo…
#doom #NeuralNetworks #mnist #OpenSource
lockergnome.com/doomformer-neural-netwo…
#doom #NeuralNetworks #mnist #OpenSource
Doomformer Compiles a Neural Network Into a DOOM Map Where Voodoo Dolls Do the Math, and Every Value Matches NumPy Exactly
https://lockergnome.com/doomformer-neural-network-computed-by-voodoo-dolls-inside-doom-maps/
#doom #neuralnetworks #mnist #opensource
https://lockergnome.com/doomformer-neural-network-computed-by-voodoo-dolls-inside-doom-maps/
#doom #neuralnetworks #mnist #opensource
October 31, 2026 at 11:00 AM
Doomformer Compiles a Neural Network Into a DOOM Map Where Voodoo Dolls Do the Math, and Every Value Matches NumPy Exactly
https://lockergnome.com/doomformer-neural-network-computed-by-voodoo-dolls-inside-doom-maps/
#doom #neuralnetworks #mnist #opensource
https://lockergnome.com/doomformer-neural-network-computed-by-voodoo-dolls-inside-doom-maps/
#doom #neuralnetworks #mnist #opensource
Empirische Studie, die Q-FLAIR-Schaltungswachstum mit Generalisierungstheorie kombiniert. Bei 784-Pixel-MNIST variieren Schaltungsgröße und Genauigkeit nicht-monoton mit den Trainingsdaten; während die theoretische Schranke gilt, sagt sie tatsächliche Generalisierungslücken sc...
Schaltungstiefe und Optimierung von Trainingsdaten in adaptiv gewachsenen Quantenklassifizierern
arxiv.org
November 3, 2026 at 5:10 PM
Empirische Studie, die Q-FLAIR-Schaltungswachstum mit Generalisierungstheorie kombiniert. Bei 784-Pixel-MNIST variieren Schaltungsgröße und Genauigkeit nicht-monoton mit den Trainingsdaten; während die theoretische Schranke gilt, sagt sie tatsächliche Generalisierungslücken sc...
Эмпирическое исследование, сочетающее рост схемы Q-FLAIR с теорией обобщения. На 784-пиксельном MNIST размер схемы и точность варьируются немонотонно с данными обучения; хотя теоретическая граница сохраняется, она плохо предсказывает фактические зазоры обобщения (r=0.12), выяв...
Глубина схемы и оптимизация данных обучения в адаптивно растущих квантовых классификаторах
arxiv.org
November 3, 2026 at 5:10 PM
Эмпирическое исследование, сочетающее рост схемы Q-FLAIR с теорией обобщения. На 784-пиксельном MNIST размер схемы и точность варьируются немонотонно с данными обучения; хотя теоретическая граница сохраняется, она плохо предсказывает фактические зазоры обобщения (r=0.12), выяв...
Q-FLAIR 회로 성장과 일반화 이론을 결합한 실증적 연구입니다. 784-픽셀 MNIST에서 회로 크기와 정확도는 훈련 데이터에 따라 단조롭지 않게 변하며, 이론적 경계는 성립하지만 실제 일반화 간격을 예측하지 못합니다(r=0.12), 특징 관련...
#양자머신러닝 #회로최적화 #연구
#양자머신러닝 #회로최적화 #연구
적응적으로 성장하는 양자 분류기에서 회로 깊이 및 훈련 데이터 최적화
iq.fp2.dev
November 3, 2026 at 5:10 PM
Empirical study combining Q-FLAIR circuit growth with generalization theory. On 784-pixel MNIST, circuit size and accuracy vary non-monotonically with training data; while the theoretical bound holds, it predicts actual generalization gaps poorly (r=0.12), revealing feature-sp...
Circuit Depth and Training Data Optimization in Adaptively Grown Quantum Classifiers
iq.fp2.dev
November 3, 2026 at 5:11 PM
Empirical study combining Q-FLAIR circuit growth with generalization theory. On 784-pixel MNIST, circuit size and accuracy vary non-monotonically with training data; while the theoretical bound holds, it predicts actual generalization gaps poorly (r=0.12), revealing feature-sp...
Étude empirique combinant la croissance des circuits Q-FLAIR avec la théorie de la généralisation. Sur MNIST 784-pixels, la taille du circuit et la précision varient de manière non-monotone avec les données d'entraînement; bien que la limite théorique tienne, elle prédit mal l...
Profondeur des circuits et optimisation des données d'entraînement dans les classificateurs quantiques adaptativement développés
iq.fp2.dev
November 3, 2026 at 5:10 PM
Étude empirique combinant la croissance des circuits Q-FLAIR avec la théorie de la généralisation. Sur MNIST 784-pixels, la taille du circuit et la précision varient de manière non-monotone avec les données d'entraînement; bien que la limite théorique tienne, elle prédit mal l...
💫 DoomFormer проверяет нейросети через DOOM
DoomFormer превращает DOOM в трансформер: читает значения нейросетей и сравнивает их с NumPy.
• Проверяет точность вычислений нейросетей
• Работает с MNIST тестовыми образцами
• Поддерживает Colab-пример для браузера
Для установки нужно Python 3.11+, L…
DoomFormer превращает DOOM в трансформер: читает значения нейросетей и сравнивает их с NumPy.
• Проверяет точность вычислений нейросетей
• Работает с MNIST тестовыми образцами
• Поддерживает Colab-пример для браузера
Для установки нужно Python 3.11+, L…
October 30, 2026 at 4:20 PM
💫 DoomFormer проверяет нейросети через DOOM
DoomFormer превращает DOOM в трансформер: читает значения нейросетей и сравнивает их с NumPy.
• Проверяет точность вычислений нейросетей
• Работает с MNIST тестовыми образцами
• Поддерживает Colab-пример для браузера
Для установки нужно Python 3.11+, L…
DoomFormer превращает DOOM в трансформер: читает значения нейросетей и сравнивает их с NumPy.
• Проверяет точность вычислений нейросетей
• Работает с MNIST тестовыми образцами
• Поддерживает Colab-пример для браузера
Для установки нужно Python 3.11+, L…
מחקר אמפירי המשלב גדילת מעגל Q-FLAIR עם תיאוריית הכללה. על MNIST בגודל 784-פיקסל, גודל המעגל והדיוק משתנים בצורה לא-מונוטונית עם נתוני האימון; בעוד החסם התיאורטי מתקיים, הוא צופה בפערי הכללה בפועל בצורה גרועה (r=0.12), וחושף תכונה-sp...
#למידת_קוונטים #אופטימיזציה_מעגלים #מחקר
#למידת_קוונטים #אופטימיזציה_מעגלים #מחקר
עומק המעגל והדגמת אופטימיזציה של נתוני אימון במסווגים קוונטיים הגדלים באופן אדפטיבי
arxiv.org
November 3, 2026 at 5:08 PM
מחקר אמפירי המשלב גדילת מעגל Q-FLAIR עם תיאוריית הכללה. על MNIST בגודל 784-פיקסל, גודל המעגל והדיוק משתנים בצורה לא-מונוטונית עם נתוני האימון; בעוד החסם התיאורטי מתקיים, הוא צופה בפערי הכללה בפועל בצורה גרועה (r=0.12), וחושף תכונה-sp...
#למידת_קוונטים #אופטימיזציה_מעגלים #מחקר
#למידת_קוונטים #אופטימיזציה_מעגלים #מחקר
دراسة تجريبية تجمع بين نمو دائرة Q-FLAIR ونظرية التعميم. على مجموعة MNIST بـ 784 بكسل، يتغير حجم الدائرة والدقة بشكل غير رتيب مع بيانات التدريب؛ وبينما يصمد الحد النظري، فإنه يتنبأ بفجوات التعميم الفعلية بشكل ضعيف (r=0.12)، كاشفاً عن خصائص...
#تعلم_الآلة_الكمومي #تحسين_الدوائر #البحث_العلمي
#تعلم_الآلة_الكمومي #تحسين_الدوائر #البحث_العلمي
تحسين عمق الدائرة وبيانات التدريب في مصنفات الكم المتنامية تكيفياً
iq.fp2.dev
November 3, 2026 at 5:08 PM
دراسة تجريبية تجمع بين نمو دائرة Q-FLAIR ونظرية التعميم. على مجموعة MNIST بـ 784 بكسل، يتغير حجم الدائرة والدقة بشكل غير رتيب مع بيانات التدريب؛ وبينما يصمد الحد النظري، فإنه يتنبأ بفجوات التعميم الفعلية بشكل ضعيف (r=0.12)، كاشفاً عن خصائص...
#تعلم_الآلة_الكمومي #تحسين_الدوائر #البحث_العلمي
#تعلم_الآلة_الكمومي #تحسين_الدوائر #البحث_العلمي
Q-FLAIR सर्किट वृद्धि को सामान्यीकरण सिद्धांत के साथ जोड़ने वाला अनुभवजन्य अध्ययन। 784-पिक्सेल MNIST पर, सर्किट आकार और सटीकता प्रशिक्षण डेटा के साथ गैर-एकरस रूप से भिन्न होती हैं; जबकि सैद्धांतिक सीमा धारण करती है, यह वास्तविक सामान्यीकरण अंतराल को खराब तरीके से पूर्वानुमान द...
अनुकूलित रूप से विकसित क्वांटम वर्गीकारकों में सर्किट गहराई और प्रशिक्षण डेटा अनुकूलन
iq.fp2.dev
November 3, 2026 at 5:10 PM
Q-FLAIR सर्किट वृद्धि को सामान्यीकरण सिद्धांत के साथ जोड़ने वाला अनुभवजन्य अध्ययन। 784-पिक्सेल MNIST पर, सर्किट आकार और सटीकता प्रशिक्षण डेटा के साथ गैर-एकरस रूप से भिन्न होती हैं; जबकि सैद्धांतिक सीमा धारण करती है, यह वास्तविक सामान्यीकरण अंतराल को खराब तरीके से पूर्वानुमान द...
Estudio empírico que combina el crecimiento de circuitos Q-FLAIR con teoría de generalización. En MNIST de 784 píxeles, el tamaño del circuito y la precisión varían de manera no monótona con los datos de entrenamiento; aunque el límite teórico se mantiene, predice mal las brec...
Profundidad del Circuito y Optimización de Datos de Entrenamiento en Clasificadores Cuánticos de Crecimiento Adaptativo
iq.fp2.dev
November 3, 2026 at 5:10 PM
Estudio empírico que combina el crecimiento de circuitos Q-FLAIR con teoría de generalización. En MNIST de 784 píxeles, el tamaño del circuito y la precisión varían de manera no monótona con los datos de entrenamiento; aunque el límite teórico se mantiene, predice mal las brec...
Estudo empírico combinando crescimento de circuito Q-FLAIR com teoria de generalização. Em MNIST de 784 pixels, o tamanho do circuito e a acurácia variam de forma não-monotônica com os dados de treinamento; enquanto o limite teórico se mantém, ele prediz mal os desvios reais d...
Profundidade de Circuito e Otimização de Dados de Treinamento em Classificadores Quânticos com Crescimento Adaptativo
iq.fp2.dev
November 3, 2026 at 5:09 PM
Estudo empírico combinando crescimento de circuito Q-FLAIR com teoria de generalização. Em MNIST de 784 pixels, o tamanho do circuito e a acurácia variam de forma não-monotônica com os dados de treinamento; enquanto o limite teórico se mantém, ele prediz mal os desvios reais d...
💫 DoomFormer проверяет нейросети через DOOM
DoomFormer превращает DOOM в трансформер: читает значения нейросетей и сравнивает их с NumPy.
• Проверяет точность вычислений нейросетей
• Работает с MNIST тестовыми образцами
• Поддерживает Colab-пример для браузера
Для установки нужно Python 3.11+, L…
DoomFormer превращает DOOM в трансформер: читает значения нейросетей и сравнивает их с NumPy.
• Проверяет точность вычислений нейросетей
• Работает с MNIST тестовыми образцами
• Поддерживает Colab-пример для браузера
Для установки нужно Python 3.11+, L…
October 30, 2026 at 4:20 PM
💫 DoomFormer проверяет нейросети через DOOM
DoomFormer превращает DOOM в трансформер: читает значения нейросетей и сравнивает их с NumPy.
• Проверяет точность вычислений нейросетей
• Работает с MNIST тестовыми образцами
• Поддерживает Colab-пример для браузера
Для установки нужно Python 3.11+, L…
DoomFormer превращает DOOM в трансформер: читает значения нейросетей и сравнивает их с NumPy.
• Проверяет точность вычислений нейросетей
• Работает с MNIST тестовыми образцами
• Поддерживает Colab-пример для браузера
Для установки нужно Python 3.11+, L…
Q-FLAIR回路成長と汎化理論を組み合わせた実証的研究。784ピクセルMNISTにおいて、回路サイズと精度は訓練データで非単調に変動し、理論的な界は成立するが、実際の汎化ギャップの予測は不正確である(r=0.12)。特徴-sp...
#量子機械学習 #回路最適化 #研究
#量子機械学習 #回路最適化 #研究
適応的に成長した量子分類器における回路深度と訓練データの最適化
arxiv.org
November 3, 2026 at 5:09 PM
結合Q-FLAIR電路成長與泛化理論的實驗研究。在784像素MNIST上，電路規模與準確度與訓練資料非單調地變化；雖然理論界限成立，但對實際泛化間隙的預測效果不佳（r=0.12），揭示特徵-sp...
#量子機器學習 #電路最佳化 #研究
#量子機器學習 #電路最佳化 #研究
自適應增長量子分類器中的電路深度與訓練資料最佳化
arxiv.org
November 3, 2026 at 5:09 PM
结合Q-FLAIR电路增长与泛化理论的实证研究。在784像素MNIST上，电路大小和准确度与训练数据非单调变化；虽然理论界成立，但它对实际泛化间隙的预测效果很差（r=0.12），揭示了特征相关的...
#量子机器学习 #电路优化 #研究
#量子机器学习 #电路优化 #研究
自适应增长量子分类器中的电路深度和训练数据优化
iq.fp2.dev
November 3, 2026 at 5:09 PM
Nghiên cứu thực nghiệm kết hợp phát triển mạch Q-FLAIR với lý thuyết khái quát hóa. Trên MNIST 784-pixel, kích thước mạch và độ chính xác thay đổi không đơn điệu với dữ liệu huấn luyện; mặc dù giới hạn lý thuyết vẫn đúng, nó dự đoán các khoảng cách khái quát hóa thực tế kém (r...
Tối ưu hóa Độ sâu Mạch và Dữ liệu Huấn luyện trong Bộ phân loại Lượng tử Phát triển Thích ứng
iq.fp2.dev
November 3, 2026 at 5:08 PM
Nghiên cứu thực nghiệm kết hợp phát triển mạch Q-FLAIR với lý thuyết khái quát hóa. Trên MNIST 784-pixel, kích thước mạch và độ chính xác thay đổi không đơn điệu với dữ liệu huấn luyện; mặc dù giới hạn lý thuyết vẫn đúng, nó dự đoán các khoảng cách khái quát hóa thực tế kém (r...
การศึกษาเชิงประจักษ์ที่รวมการเติบโตของวงจร Q-FLAIR กับทฤษฎีการสรุปทั่วไป บน MNIST ขนาด 784 พิกเซล ขนาดวงจรและความแม่นยำแปรผันแบบไม่เป็นเสียงเดียวกับข้อมูลการฝึกอบรม แม้ว่าขอบเขตทางทฤษฎีจะใช้ได้ แต่มันทำนายช่องว่างการสรุปทั่วไปจริงได้ไม่ดี (r=0.12) ซึ่งเปิดเผยคุณลักษณะ...
การเพิ่มประสิทธิภาพความลึกของวงจรและข้อมูลการฝึกอบรมในตัวจำแนกควอนตัมที่เติบโตแบบปรับตัว
iq.fp2.dev
November 3, 2026 at 5:08 PM
การศึกษาเชิงประจักษ์ที่รวมการเติบโตของวงจร Q-FLAIR กับทฤษฎีการสรุปทั่วไป บน MNIST ขนาด 784 พิกเซล ขนาดวงจรและความแม่นยำแปรผันแบบไม่เป็นเสียงเดียวกับข้อมูลการฝึกอบรม แม้ว่าขอบเขตทางทฤษฎีจะใช้ได้ แต่มันทำนายช่องว่างการสรุปทั่วไปจริงได้ไม่ดี (r=0.12) ซึ่งเปิดเผยคุณลักษณะ...
Новый метод квантового ядра расширяет квантовые вычисления на нейтральных атомах для графов с атрибутами узлов, используя трехуровневые квантовые состояния и расстояние Вассерштейна, достигая конкурентоспособной производительности при распознавании цифр MNIST в сравнении с кла...
Квантовое ядро эволюции для графов с атрибутами узлов
iq.fp2.dev
October 28, 2026 at 5:37 AM
Новый метод квантового ядра расширяет квантовые вычисления на нейтральных атомах для графов с атрибутами узлов, используя трехуровневые квантовые состояния и расстояние Вассерштейна, достигая конкурентоспособной производительности при распознавании цифр MNIST в сравнении с кла...
Eine neuartige Quanten-Kernel-Methode erweitert das Quantencomputing mit neutralen Atomen für Knoten-attributierte Graphen unter Verwendung dreistufiger Quantenzustände und der Wasserstein-Distanz und erreicht wettbewerbsfähige Leistungen bei der MNIST-Ziffernerkennung gegenüb...
Quantum Evolution Kernel für knoten-attributierte Graphen
arxiv.org
October 28, 2026 at 5:37 AM
Eine neuartige Quanten-Kernel-Methode erweitert das Quantencomputing mit neutralen Atomen für Knoten-attributierte Graphen unter Verwendung dreistufiger Quantenzustände und der Wasserstein-Distanz und erreicht wettbewerbsfähige Leistungen bei der MNIST-Ziffernerkennung gegenüb...
Novel quantum kernel method extends neutral-atom quantum computing for node-attributed graphs using three-level quantum states and Wasserstein distance, achieving competitive performance on MNIST digit recognition against classical graph kernels.
Quantum Evolution Kernel for Node-Attributed Graphs
iq.fp2.dev
October 28, 2026 at 5:35 AM
Novel quantum kernel method extends neutral-atom quantum computing for node-attributed graphs using three-level quantum states and Wasserstein distance, achieving competitive performance on MNIST digit recognition against classical graph kernels.
تقدم طريقة نواة كمية جديدة امتدادًا لحوسبة الذرات المحايدة الكمية للرسوم البيانية ذات العقد المنسوبة باستخدام حالات كمية ثلاثية المستوى ومسافة فاسرشتاين، محققة أداءً تنافسيًا في التعرف على أرقام MNIST مقابل النوى الكلاسيكية للرسوم البيانية.
نواة التطور الكمي للرسوم البيانية ذات العقد المنسوبة
arxiv.org
October 28, 2026 at 5:38 AM
تقدم طريقة نواة كمية جديدة امتدادًا لحوسبة الذرات المحايدة الكمية للرسوم البيانية ذات العقد المنسوبة باستخدام حالات كمية ثلاثية المستوى ومسافة فاسرشتاين، محققة أداءً تنافسيًا في التعرف على أرقام MNIST مقابل النوى الكلاسيكية للرسوم البيانية.
노드 속성 그래프를 위한 중성원자 양자 컴퓨팅을 확장하는 새로운 양자 커널 방법으로, 3레벨 양자 상태와 Wasserstein 거리를 사용하여 고전 그래프 커널에 대비해 MNIST 숫자 인식에서 경쟁력 있는 성능을 달성합니다.
#양자머신러닝 #중성원자큐비트 #그래프커널
#양자머신러닝 #중성원자큐비트 #그래프커널
노드 속성 그래프를 위한 양자 진화 커널
arxiv.org
October 28, 2026 at 5:36 AM
שיטת גרעין קוונטית חדשנית המרחיבה מחשוב קוונטי בעלי אטומים ניטראליים לגרפים עם תכונות קודקוד תוך שימוש במצבים קוונטיים תלת-רמתיים ומרחק וסרשטיין, וזוכה בביצועים תחרותיים בזיהוי ספרות MNIST מול גרעיני גרפים קלאסיים.
#למידת_מכונה_קוונטית #קוביטי_אטום_ניטרלי #גרעיני_גרף
#למידת_מכונה_קוונטית #קוביטי_אטום_ניטרלי #גרעיני_גרף
גרעין אבולוציה קוונטית לגרפים עם תכונות קודקוד
iq.fp2.dev
October 28, 2026 at 5:38 AM
שיטת גרעין קוונטית חדשנית המרחיבה מחשוב קוונטי בעלי אטומים ניטראליים לגרפים עם תכונות קודקוד תוך שימוש במצבים קוונטיים תלת-רמתיים ומרחק וסרשטיין, וזוכה בביצועים תחרותיים בזיהוי ספרות MNIST מול גרעיני גרפים קלאסיים.
#למידת_מכונה_קוונטית #קוביטי_אטום_ניטרלי #גרעיני_גרף
#למידת_מכונה_קוונטית #קוביטי_אטום_ניטרלי #גרעיני_גרף