Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Diffusion Models

論文の概要: Quantum Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15444v1
Date: Sun, 26 Nov 2023 22:07:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-28 17:43:17.378227
Title: Quantum Diffusion Models
Title（参考訳）: 量子拡散モデル
Authors: Andrea Cacioppo, Lorenzo Colantonio, Simone Bordoni and Stefano Giagu
Abstract要約: 生成拡散モデルの量子バージョンを提案する。このアルゴリズムでは、量子状態を直接生成するために、ニューラルネットワークをパラメータ化量子回路に置き換える。我々は、このアルゴリズムの完全量子バージョンと潜在量子バージョンの両方を示し、これらのモデルの条件付きバージョンも提示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a quantum version of a generative diffusion model. In this algorithm, artificial neural networks are replaced with parameterized quantum circuits, in order to directly generate quantum states. We present both a full quantum and a latent quantum version of the algorithm; we also present a conditioned version of these models. The models' performances have been evaluated using quantitative metrics complemented by qualitative assessments. An implementation of a simplified version of the algorithm has been executed on real NISQ quantum hardware.
Abstract（参考訳）: 我々は生成拡散モデルの量子バージョンを提案する。このアルゴリズムでは、ニューラルネットワークは量子状態を直接生成するためにパラメータ化された量子回路に置き換えられる。我々はアルゴリズムの完全な量子バージョンと潜在量子バージョンの両方を示し、これらのモデルの条件付きバージョンも提示する。モデルの性能は質的評価によって補完される定量的指標を用いて評価されてきた。アルゴリズムの簡易版の実装は、実際のNISQ量子ハードウェア上で実行されている。

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