論文の概要: Time-Warping Invariant Quantum Recurrent Neural Networks via Quantum-Classical Adaptive Gating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08173v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 17:04:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 14:31:31.908599
• Title: Time-Warping Invariant Quantum Recurrent Neural Networks via Quantum-Classical Adaptive Gating
• Title（参考訳）: 量子古典的適応ゲーティングによる時変量子リカレントニューラルネットワーク
• Authors: Ivana Nikoloska, Osvaldo Simeone, Leonardo Banchi, and Petar Veli\'ckovi\'c
• Abstract要約: 本稿では,量子メモリを用いた動的モデルであるQRNNに基づいて,時間的データ処理量子モデルの新たなクラスを導入する。 TWI-QRNN(Time Warping-invariant QRNN)と呼ばれるこのモデルは、QRNNを量子古典的適応ゲーティング機構で拡張する。 時変変換をうまく実装する能力は、古典力学や量子力学の例で実験的に実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.441070707059495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adaptive gating plays a key role in temporal data processing via classical recurrent neural networks (RNN), as it facilitates retention of past information necessary to predict the future, providing a mechanism that preserves invariance to time warping transformations. This paper builds on quantum recurrent neural networks (QRNNs), a dynamic model with quantum memory, to introduce a novel class of temporal data processing quantum models that preserve invariance to time-warping transformations of the (classical) input-output sequences. The model, referred to as time warping-invariant QRNN (TWI-QRNN), augments a QRNN with a quantum-classical adaptive gating mechanism that chooses whether to apply a parameterized unitary transformation at each time step as a function of the past samples of the input sequence via a classical recurrent model. The TWI-QRNN model class is derived from first principles, and its capacity to successfully implement time-warping transformations is experimentally demonstrated on examples with classical or quantum dynamics.
• Abstract（参考訳）: アダプティブゲーティングは、未来を予測するのに必要な過去の情報の保持を容易にするため、古典的なリカレントニューラルネットワーク(rnn)による時間的データ処理において重要な役割を果たす。 本稿では,量子メモリを持つ動的モデルであるquantum recurrent neural networks (qrnns) を基盤として,(古典的)入力-出力列の時間-ウォーピング変換に対する不変性を保持する,新しい時間的データ処理量子モデルを提案する。 TWI-QRNN(Time Warping-invariant QRNN)と呼ばれるこのモデルは、古典的リカレントモデルを介して入力シーケンスの過去のサンプルの関数として、各ステップでパラメータ化されたユニタリ変換を適用するかどうかを選択する量子古典的適応ゲーティング機構でQRNNを拡張する。 twi-qrnnモデルクラスは第一原理から導出され、時制変換をうまく実装する能力は古典力学や量子力学の例で実験的に実証されている。

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