Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Dawn of Quantum Natural Language Processing

論文の概要: The Dawn of Quantum Natural Language Processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06510v1
Date: Wed, 13 Oct 2021 05:46:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-15 00:39:34.806620
Title: The Dawn of Quantum Natural Language Processing
Title（参考訳）: 量子自然言語処理の夜明け
Authors: Riccardo Di Sipio, Jia-Hong Huang, Samuel Yen-Chi Chen, Stefano Mangini, Marcel Worring
Abstract要約: 量子化されたLong Short-Term Memory ネットワークをトレーニングし、音声のパート・オブ・音声タギングタスクを実行する。既存のデータセットに基づいて感情分析を行うために量子エンハンス変換器を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.482584048760485
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we discuss the initial attempts at boosting understanding human language based on deep-learning models with quantum computing. We successfully train a quantum-enhanced Long Short-Term Memory network to perform the parts-of-speech tagging task via numerical simulations. Moreover, a quantum-enhanced Transformer is proposed to perform the sentiment analysis based on the existing dataset.
Abstract（参考訳）: 本稿では、量子コンピューティングを用いたディープラーニングモデルに基づく人間の言語理解を促進するための最初の試みについて論じる。我々は,量子エンハンス長短期記憶ネットワークの学習に成功し,数値シミュレーションを応用した。さらに,既存のデータセットに基づく感情分析を行うために,量子エンハンストランスを提案する。

関連論文リスト

Multimodal Quantum Natural Language Processing: A Novel Framework for using Quantum Methods to Analyse Real Data [0.0]
この論文は、量子計算法が言語の合成モデリングをどのように強化するかを考察する。具体的には、マルチモーダル量子自然言語処理 (MQNLP) を Lambeq ツールキットを用いて進める。結果は、構文ベースのモデル、特にDisCoCatやTreeReaderが文法構造を効果的に捉えるのに優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-29T19:03:43Z)
Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
End-to-End Quantum Vision Transformer: Towards Practical Quantum Speedup in Large-Scale Models [20.72342380227143]
本稿では、革新的な量子残差接続技術を含む、エンドツーエンドの量子ビジョン変換器(QViT)を紹介する。 QViTの徹底的な分析により、理論上指数関数的複雑性と経験的スピードアップが明らかとなり、量子コンピューティングアプリケーションにおけるモデルの効率性とポテンシャルが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-29T08:12:02Z)
Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z)
Adapting Pre-trained Language Models for Quantum Natural Language Processing [33.86835690434712]
事前学習された表現は、エンドツーエンドの量子モデルの容量を50%から60%増加させることができることを示す。量子シミュレーション実験では、事前訓練された表現は、エンドツーエンドの量子モデルの容量を50%から60%増加させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-24T14:59:02Z)
A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8204255655161]
我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:25:32Z)
Quantum Neural Network Classifiers: A Tutorial [1.4567067583556714]
我々は、パラメータ化量子回路の形で量子ニューラルネットワークに焦点を当てる。我々は主に、教師付き学習タスクのための量子ニューラルネットワークの異なる構造と符号化戦略について議論する。 Julia言語で記述された量子シミュレーションパッケージであるYoo.jlを使って、パフォーマンスをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-06T18:00:01Z)
Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting qubit [50.591267188664666]
我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-24T15:58:57Z)
The Hintons in your Neural Network: a Quantum Field Theory View of Deep Learning [84.33745072274942]
線形および非線形の層をユニタリ量子ゲートとして表現する方法を示し、量子モデルの基本的な励起を粒子として解釈する。ニューラルネットワークの研究のための新しい視点と技術を開くことに加えて、量子定式化は光量子コンピューティングに適している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-08T17:24:29Z)
Variational learning for quantum artificial neural networks [0.0]
まず、量子プロセッサ上での人工ニューロンとフィードフォワードニューラルネットワークの実装について、最近の一連の研究を概説する。次に、変分アンサンプリングプロトコルに基づく効率的な個別量子ノードのオリジナル実現を提案する。メモリ効率の高いフィードフォワードアーキテクチャとの完全な互換性を維持しながら、単一ニューロンの活性化確率を決定するのに必要な量子回路深さを効果的に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-03T16:10:15Z)
Facial Expression Recognition on a Quantum Computer [68.8204255655161]
量子機械学習手法を用いて表情認識の可能な解を示す。適切に定義された量子状態の振幅に符号化されたグラフの隣接行列を操作する量子回路を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-09T13:48:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。