Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Long Short-Term Memory

論文の概要: Quantum Long Short-Term Memory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01783v1
Date: Thu, 3 Sep 2020 16:41:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-22 08:09:48.240019
Title: Quantum Long Short-Term Memory
Title（参考訳）: 量子長短期記憶
Authors: Samuel Yen-Chi Chen, Shinjae Yoo, and Yao-Lung L. Fang
Abstract要約: LSTM(Long Short-term memory)は、シーケンスおよび時間依存性データモデリングのためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)である。本稿では,QLSTMを疑似化したLSTMのハイブリッド量子古典モデルを提案する。我々の研究は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上でのシーケンスモデリングのための機械学習アルゴリズムの実装への道を開いた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.675884635364471
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Long short-term memory (LSTM) is a kind of recurrent neural networks (RNN) for sequence and temporal dependency data modeling and its effectiveness has been extensively established. In this work, we propose a hybrid quantum-classical model of LSTM, which we dub QLSTM. We demonstrate that the proposed model successfully learns several kinds of temporal data. In particular, we show that for certain testing cases, this quantum version of LSTM converges faster, or equivalently, reaches a better accuracy, than its classical counterpart. Due to the variational nature of our approach, the requirements on qubit counts and circuit depth are eased, and our work thus paves the way toward implementing machine learning algorithms for sequence modeling on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices.
Abstract（参考訳）: LSTM(Long Short-term memory)は、シーケンスおよび時間依存性データモデリングのためのリカレントニューラルネットワークの一種であり、その効果が広く確立されている。そこで本研究では,QLSTMをダブしたLSTMの量子古典モデルを提案する。提案手法は,複数種類の時間データを学習できることを示す。特に、あるテストケースにおいて、このLSTMの量子バージョンは、従来のものよりも早く、または同等に、より精度良く収束することを示す。提案手法の変動特性により、量子ビット数と回路深さの要件が緩和され、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上でのシーケンスモデリングのための機械学習アルゴリズムの実装への道が開かれた。

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