論文の概要: Quantum Generative Adversarial Networks: Bridging Classical and Quantum Realms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09939v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 16:51:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 14:55:46.820596
• Title: Quantum Generative Adversarial Networks: Bridging Classical and Quantum Realms
• Title（参考訳）: 量子生成逆ネットワーク:古典的および量子的領域の橋渡し
• Authors: Sahil Nokhwal, Suman Nokhwal, Ram Swaroop, Raj Bala and Ankit Chaudhary
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)領域における古典的および量子コンピューティングパラダイムの相乗的融合について検討する。 我々の目的は、量子計算要素を従来のGANアーキテクチャにシームレスに統合し、トレーニングプロセスの強化のために新しい経路を開放することである。 この研究は量子化機械学習の最前線に位置し、量子システムの計算能力を活用するための重要な一歩である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6249768559720121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this pioneering research paper, we present a groundbreaking exploration into the synergistic fusion of classical and quantum computing paradigms within the realm of Generative Adversarial Networks (GANs). Our objective is to seamlessly integrate quantum computational elements into the conventional GAN architecture, thereby unlocking novel pathways for enhanced training processes. Drawing inspiration from the inherent capabilities of quantum bits (qubits), we delve into the incorporation of quantum data representation methodologies within the GAN framework. By capitalizing on the unique quantum features, we aim to accelerate the training process of GANs, offering a fresh perspective on the optimization of generative models. Our investigation deals with theoretical considerations and evaluates the potential quantum advantages that may manifest in terms of training efficiency and generative quality. We confront the challenges inherent in the quantum-classical amalgamation, addressing issues related to quantum hardware constraints, error correction mechanisms, and scalability considerations. This research is positioned at the forefront of quantum-enhanced machine learning, presenting a critical stride towards harnessing the computational power of quantum systems to expedite the training of Generative Adversarial Networks. Through our comprehensive examination of the interface between classical and quantum realms, we aim to uncover transformative insights that will propel the field forward, fostering innovation and advancing the frontier of quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)領域における古典的および量子コンピューティングパラダイムの相乗的融合に関する基礎研究を紹介する。 我々の目的は、量子計算要素を従来のGANアーキテクチャにシームレスに統合し、トレーニングプロセスを強化するための新しい経路を開放することである。 量子ビット(量子ビット)の本質的な能力からインスピレーションを得て、GANフレームワーク内の量子データ表現方法論の組み入れについて検討する。 ユニークな量子的特徴を活かすことで、GANの学習プロセスを加速し、生成モデルの最適化に関する新たな視点を提供することを目指している。 本研究は, 理論的な考察を扱い, 学習効率と生成的品質の観点から, 潜在的量子的優位性を評価する。 本稿では,量子ハードウェア制約,エラー訂正機構,拡張性を考慮した量子古典的アマルガメーション(quantum-classical amalgamation)の課題に対処する。 この研究は、量子エンハンスド機械学習の最前線に位置し、量子システムの計算能力を利用して生成的敵ネットワークのトレーニングを促進するための重要な一歩を示している。 古典的および量子的領域のインターフェースを網羅的に検討することで、この分野を前進させ、イノベーションを育み、量子機械学習のフロンティアを前進させる変革的洞察を明らかにすることを目指している。

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