論文の概要: Quantum Neural Networks: Concepts, Applications, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01468v1
• Date: Mon, 2 Aug 2021 04:32:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-05 00:07:29.644163
• Title: Quantum Neural Networks: Concepts, Applications, and Challenges
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワーク:概念,応用,課題
• Authors: Yunseok Kwak, Won Joon Yun, Soyi Jung, Joongheon Kim
• Abstract要約: 量子ディープラーニングは、ディープニューラルネットワークのトレーニングに量子コンピューティング技術を使用する研究分野である。 本稿では,量子深層学習の背景と基本原理を説明し,その成果を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.370663646213606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum deep learning is a research field for the use of quantum computing techniques for training deep neural networks. The research topics and directions of deep learning and quantum computing have been separated for long time, however by discovering that quantum circuits can act like artificial neural networks, quantum deep learning research is widely adopted. This paper explains the backgrounds and basic principles of quantum deep learning and also introduces major achievements. After that, this paper discusses the challenges of quantum deep learning research in multiple perspectives. Lastly, this paper presents various future research directions and application fields of quantum deep learning.
• Abstract（参考訳）: 量子ディープラーニングは、ディープニューラルネットワークのトレーニングに量子コンピューティング技術を使用する研究分野である。 ディープラーニングと量子コンピューティングの研究トピックと方向性は長い間分離されてきたが、量子回路が人工ニューラルネットワークのように振る舞うことを発見し、量子ディープラーニングの研究が広く採用されている。 本稿では,量子深層学習の背景と基本原理を説明し,その成果を紹介する。 その後、複数の観点から量子ディープラーニング研究の課題について論じる。 最後に,量子深層学習の今後の研究の方向性と応用分野について述べる。

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