論文の概要: Opportunities in Quantum Reservoir Computing and Extreme Learning Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11831v2
• Date: Sat, 10 Jul 2021 10:00:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 03:14:43.722144
• Title: Opportunities in Quantum Reservoir Computing and Extreme Learning Machines
• Title（参考訳）: 量子貯留層計算とエクストリームラーニングマシンの可能性
• Authors: Pere Mujal, Rodrigo Mart\'inez-Pe\~na, Johannes Nokkala, Jorge Garc\'ia-Beni, Gian Luca Giorgi, Miguel C. Soriano, Roberta Zambrini
• Abstract要約: 量子貯水池コンピューティング(QRC)と量子極端学習マシン(QELM)は2つの新しいアプローチである。 彼らは物理的なシステムの量子性と簡単なトレーニング戦略を組み合わせ、優れたパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum reservoir computing (QRC) and quantum extreme learning machines (QELM) are two emerging approaches that have demonstrated their potential both in classical and quantum machine learning tasks. They exploit the quantumness of physical systems combined with an easy training strategy, achieving an excellent performance. The increasing interest in these unconventional computing approaches is fueled by the availability of diverse quantum platforms suitable for implementation and the theoretical progresses in the study of complex quantum systems. In this review article, recent proposals and first experiments displaying a broad range of possibilities are reviewed when quantum inputs, quantum physical substrates and quantum tasks are considered. The main focus is the performance of these approaches, on the advantages with respect to classical counterparts and opportunities.
• Abstract（参考訳）: 量子貯水池コンピューティング (QRC) と量子極端学習マシン (QELM) は、古典的および量子機械学習タスクにおいてその可能性を実証する2つの新しいアプローチである。 物理システムの量子性と簡単なトレーニング戦略を組み合わせることで、優れたパフォーマンスを実現している。 これらの非従来型コンピューティングアプローチへの関心の高まりは、実装に適した多様な量子プラットフォームと、複雑な量子システムの研究における理論的進歩によって加速される。 本稿では, 量子入力, 量子物理基板, 量子タスクを考慮した場合, 様々な可能性を示す最近の提案と最初の実験について述べる。 主な焦点はこれらのアプローチのパフォーマンスであり、古典的なアプローチや機会に対するアドバンテージである。

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