論文の概要: A Novel Quantum LSTM Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08982v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 10:26:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 18:34:37.166767
• Title: A Novel Quantum LSTM Network
• Title（参考訳）: 新しい量子LSTMネットワーク
• Authors: Yifan Zhou, Chong Cheng Xu, Mingi Song, Yew Kee Wong, Kangsong Du,
• Abstract要約: 本稿では,量子コンピューティングの原理を従来のLSTMネットワークと統合した量子LSTM(Quantum LSTM)モデルを提案する。 我々のqLSTMモデルは従来のLSTMの限界に対処することを目的としており、より効率的で効率的なシーケンシャルデータ処理のための堅牢なフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.938337278931738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of artificial intelligence has led to the widespread adoption of Long Short-Term Memory (LSTM) networks, known for their effectiveness in processing sequential data. However, LSTMs are constrained by inherent limitations such as the vanishing gradient problem and substantial computational demands. The advent of quantum computing presents a revolutionary approach to overcoming these obstacles. This paper introduces the Quantum LSTM (qLSTM) model, which integrates quantum computing principles with traditional LSTM networks to significantly enhance computational efficiency and model performance in sequence learning tasks. Quantum computing leverages qubits, which can exist in multiple states simultaneously through superposition and entangle these states to represent complex correlations without direct physical interaction, offering a profound advancement over classical binary computing. Our qLSTM model aims to address the limitations of traditional LSTMs, providing a robust framework for more efficient and effective sequential data processing.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な進化は、シーケンシャルなデータ処理の有効性で知られるLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークの普及につながった。 しかし、LSTMは、消失する勾配問題やかなりの計算要求のような固有の制限によって制約される。 量子コンピューティングの出現は、これらの障害を克服するための革命的なアプローチを示している。 本稿では,従来のLSTMネットワークと量子コンピューティングの原理を統合した量子LSTM(Quantum LSTM)モデルを提案する。 量子コンピューティングは、重畳と絡み合うことで複数の状態に同時に存在する量子ビットを利用して直接物理的相互作用を伴わずに複雑な相関を表現し、古典的なバイナリコンピューティングよりも深い進歩をもたらす。 我々のqLSTMモデルは従来のLSTMの限界に対処することを目的としており、より効率的で効率的なシーケンシャルデータ処理のための堅牢なフレームワークを提供する。

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