論文の概要: Quantum Mixed-State Self-Attention Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02871v3
• Date: Sat, 30 Nov 2024 22:31:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:55:51.256714
• Title: Quantum Mixed-State Self-Attention Network
• Title（参考訳）: 量子混合状態自己注意ネットワーク
• Authors: Fu Chen, Qinglin Zhao, Li Feng, Chuangtao Chen, Yangbin Lin, Jianhong Lin,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語処理タスクのためのQMSAN(Quantum Mixed-State Self-Attention Network)を提案する。 QMSANは混合状態に基づく量子アテンション機構を使用し、量子領域内のクエリとキー間の直接的な類似度推定を可能にする。 また、回路内の固定量子ゲートを介して実装された革新的な量子位置符号化方式を提案し、追加の量子ビットリソースを使わずにシーケンス情報をキャプチャする能力を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1280831148667105
• License:
• Abstract: Attention mechanisms have revolutionized natural language processing. Combining them with quantum computing aims to further advance this technology. This paper introduces a novel Quantum Mixed-State Self-Attention Network (QMSAN) for natural language processing tasks. Our model leverages quantum computing principles to enhance the effectiveness of self-attention mechanisms. QMSAN uses a quantum attention mechanism based on mixed state, allowing for direct similarity estimation between queries and keys in the quantum domain. This approach leads to more effective attention coefficient calculations. We also propose an innovative quantum positional encoding scheme, implemented through fixed quantum gates within the circuit, improving the model's ability to capture sequence information without additional qubit resources. In numerical experiments of text classification tasks on public datasets, QMSAN outperforms Quantum Self-Attention Neural Network (QSANN). Furthermore, we demonstrate QMSAN's robustness in different quantum noise environments, highlighting its potential for near-term quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 注意機構は自然言語処理に革命をもたらした。 量子コンピューティングと組み合わせることで、この技術をさらに進歩させることを目指している。 本稿では,自然言語処理タスクのためのQMSAN(Quantum Mixed-State Self-Attention Network)を提案する。 本モデルは,自己注意機構の有効性を高めるために量子コンピューティングの原理を利用する。 QMSANは混合状態に基づく量子アテンション機構を使用し、量子領域内のクエリとキー間の直接的な類似度推定を可能にする。 このアプローチはより効果的な注意係数計算をもたらす。 また、回路内の固定量子ゲートを介して実装された革新的な量子位置符号化方式を提案し、追加の量子ビットリソースを使わずにシーケンス情報をキャプチャする能力を向上させる。 公開データセット上のテキスト分類タスクの数値実験において、QMSANは量子自己注意ニューラルネットワーク(QSANN)より優れている。 さらに、異なる量子ノイズ環境におけるQMSANの堅牢性を示し、短期量子デバイスの可能性を強調した。

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