Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Quantum Circuit Learning in High Energy Physics

論文の概要: Unsupervised Quantum Circuit Learning in High Energy Physics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03578v1
Date: Mon, 7 Mar 2022 18:23:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-22 21:53:32.273476
Title: Unsupervised Quantum Circuit Learning in High Energy Physics
Title（参考訳）: 高エネルギー物理における教師なし量子回路学習
Authors: Andrea Delgado and Kathleen E. Hamilton
Abstract要約: 高エネルギー物理過程の合成データを生成するために量子回路を用いた生成モデルの有効性を評価する。我々は2変数と3変数の合同分布を生成するために、量子回路Bornマシンの非逆勾配に基づくトレーニングを使用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.039028324079256
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Unsupervised training of generative models is a machine learning task that has many applications in scientific computing. In this work we evaluate the efficacy of using quantum circuit-based generative models to generate synthetic data of high energy physics processes. We use non-adversarial, gradient-based training of quantum circuit Born machines to generate joint distributions over 2 and 3 variables.
Abstract（参考訳）: 生成モデルの教師なしトレーニングは、科学計算に多くの応用がある機械学習タスクである。本研究では,高エネルギー物理過程の合成データを生成するために量子回路を用いた生成モデルの有効性を評価する。 2変数と3変数のジョイント分布を生成するために、量子回路生まれのマシンの非逆勾配に基づくトレーニングを用いる。

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