Fugu-MT 論文翻訳(概要): Embedding Learning in Hybrid Quantum-Classical Neural Networks

論文の概要: Embedding Learning in Hybrid Quantum-Classical Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04550v2
Date: Thu, 1 Dec 2022 11:58:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-17 18:52:10.291885
Title: Embedding Learning in Hybrid Quantum-Classical Neural Networks
Title（参考訳）: ハイブリッド量子古典ニューラルネットワークにおける埋め込み学習
Authors: Minzhao Liu, Junyu Liu, Rui Liu, Henry Makhanov, Danylo Lykov, Anuj Apte and Yuri Alexeev
Abstract要約: 本稿では、下流の量子機械学習タスクのトレーニングに有用な埋め込みを学習する量子数ショット埋め込み学習パラダイムを提案する。学習された古典的パラメータがヒルベルト空間を効率的に利用しないハイブリッドニューラルネットワークにおける回路バイパス問題を同定する。学習した数発の埋め込みは、目に見えないクラスに一般化され、他のアプローチと比較して回路バイパス問題に悩まされることが観察された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.029801398363261
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantum embedding learning is an important step in the application of quantum machine learning to classical data. In this paper we propose a quantum few-shot embedding learning paradigm, which learns embeddings useful for training downstream quantum machine learning tasks. Crucially, we identify the circuit bypass problem in hybrid neural networks, where learned classical parameters do not utilize the Hilbert space efficiently. We observe that the few-shot learned embeddings generalize to unseen classes and suffer less from the circuit bypass problem compared with other approaches.
Abstract（参考訳）: 量子埋め込み学習は、古典データへの量子機械学習の適用において重要なステップである。本稿では,下流の量子機械学習タスクのトレーニングに有用な組込みを学習する,量子マイナショット組込み学習パラダイムを提案する。古典的パラメータがヒルベルト空間を効率的に利用しないハイブリッドニューラルネットワークにおいて,回路バイパス問題を特定することが重要である。数少ない学習組込みは未発見のクラスに一般化し、他のアプローチに比べて回路バイパス問題に苦しむことを観察した。

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