論文の概要: Application of Quantum Density Matrix in Classical Question Answering
and Classical Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11155v3
- Date: Fri, 15 Sep 2023 07:55:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-18 19:16:10.634775
- Title: Application of Quantum Density Matrix in Classical Question Answering
and Classical Image Classification
- Title（参考訳）: 量子密度行列の古典的質問応答と古典的画像分類への応用
- Authors: X. Q. Zhao, H. Wan
- Abstract要約: 古典的質問応答タスクに量子密度行列を適用することで、より効果的な性能が得られると論じる。
一連の実験により、画像分類における量子密度行列の応用は、異なるデータセットに対する一般化と高効率性を有することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Quantum density matrix represents all the information of the entire quantum
system, and novel models of meaning employing density matrices naturally model
linguistic phenomena such as hyponymy and linguistic ambiguity, among others in
quantum question answering tasks. Naturally, we argue that applying the quantum
density matrix into classical Question Answering (QA) tasks can show more
effective performance. Specifically, we (i) design a new mechanism based on
Long Short-Term Memory (LSTM) to accommodate the case when the inputs are
matrixes; (ii) apply the new mechanism to QA problems with Convolutional Neural
Network (CNN) and gain the LSTM-based QA model with the quantum density matrix.
Experiments of our new model on TREC-QA and WIKI-QA data sets show encouraging
results. Similarly, we argue that the quantum density matrix can also enhance
the image feature information and the relationship between the features for the
classical image classification. Thus, we (i) combine density matrices and CNN
to design a new mechanism; (ii) apply the new mechanism to some representative
classical image classification tasks. A series of experiments show that the
application of quantum density matrix in image classification has the
generalization and high efficiency on different datasets. The application of
quantum density matrix both in classical question answering tasks and classical
image classification tasks show more effective performance.
- Abstract（参考訳）: 量子密度行列(Quantum density matrix)は、量子系の全ての情報を表し、密度行列を用いた新しいモデルでは、量子問題応答タスクにおいて、仮説や言語的あいまいさなどの言語現象を自然にモデル化する。
自然に、量子密度行列を古典的質問応答(QA)タスクに適用すると、より効果的な性能が得られると論じる。
具体的には
(i)入力が行列である場合に対応するため、LSTM(Long Short-Term Memory)に基づく新しいメカニズムを設計すること。
(2)畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のQA問題に適用し,量子密度行列を用いたLSTMに基づくQAモデルを得る。
TREC-QAデータセットとWIKI-QAデータセットの新たなモデルによる実験結果が得られた。
同様に、量子密度行列は、画像特徴情報と古典的な画像分類の特徴との関係性を高めることができると論じる。
ですから私たちは
i) 密度行列とCNNを組み合わせて新しい機構を設計すること。
(ii)代表的古典的画像分類課題に新たなメカニズムを適用する。
一連の実験により、画像分類における量子密度行列の応用は、異なるデータセットに対する一般化と高効率性を有することが示された。
古典的質問応答課題と古典的画像分類課題の両方における量子密度行列の適用は、より効果的な性能を示す。
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