論文の概要: A Generative Modeling Approach Using Quantum Gates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16955v1
• Date: Sat, 25 Mar 2023 18:01:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-02 18:09:42.259211
• Title: A Generative Modeling Approach Using Quantum Gates
• Title（参考訳）: 量子ゲートを用いた生成モデリング手法
• Authors: Soumyadip Sarkar
• Abstract要約: 本稿では,与えられたデータセットから新しいサンプルを生成するために,量子ゲートを用いた生成モデリング手法を提案する。 本稿では,データセットを量子状態に符号化し,量子ゲートを用いてこれらの状態を操作して新しいサンプルを生成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, quantum computing has emerged as a promising technology for solving complex computational problems. Generative modeling is a technique that allows us to learn and generate new data samples similar to the original dataset. In this paper, we propose a generative modeling approach using quantum gates to generate new samples from a given dataset. We start with a brief introduction to quantum computing and generative modeling. Then, we describe our proposed approach, which involves encoding the dataset into quantum states and using quantum gates to manipulate these states to generate new samples. We also provide mathematical details of our approach and demonstrate its effectiveness through experimental results on various datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年、量子コンピューティングは複雑な計算問題を解くための有望な技術として出現している。 生成モデリング(generative modeling)は、元のデータセットに似た新しいデータサンプルを学習し、生成するテクニックである。 本稿では,与えられたデータセットから新しいサンプルを生成するために,量子ゲートを用いた生成モデリング手法を提案する。 まず量子コンピューティングと生成モデリングの簡単な紹介から始める。 提案手法では,データセットを量子状態に符号化し,量子ゲートを用いてこれらの状態を操作して新しいサンプルを生成する。 また,本手法の数学的詳細も提示し,各種データセットに対する実験結果を通じてその有効性を示す。

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