論文の概要: Quantum Multimodal Contrastive Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13919v3
• Date: Fri, 6 Sep 2024 16:16:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 17:59:54.812636
• Title: Quantum Multimodal Contrastive Learning Framework
• Title（参考訳）: 量子マルチモーダルコントラスト学習フレームワーク
• Authors: Chi-Sheng Chen, Aidan Hung-Wen Tsai, Sheng-Chieh Huang,
• Abstract要約: 本稿では,脳波と画像データを統合するために量子エンコーダを用いたマルチモーダルコントラスト学習フレームワークを提案する。 量子エンコーダは脳波信号と画像特徴の複雑なパターンを効果的にキャプチャし、モダリティ間のコントラスト学習を改善することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel framework for multimodal contrastive learning utilizing a quantum encoder to integrate EEG (electroencephalogram) and image data. This groundbreaking attempt explores the integration of quantum encoders within the traditional multimodal learning framework. By leveraging the unique properties of quantum computing, our method enhances the representation learning capabilities, providing a robust framework for analyzing time series and visual information concurrently. We demonstrate that the quantum encoder effectively captures intricate patterns within EEG signals and image features, facilitating improved contrastive learning across modalities. This work opens new avenues for integrating quantum computing with multimodal data analysis, particularly in applications requiring simultaneous interpretation of temporal and visual data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,脳波と画像データを統合するために量子エンコーダを用いたマルチモーダルコントラスト学習フレームワークを提案する。 この画期的な試みは、従来のマルチモーダル学習フレームワークにおける量子エンコーダの統合を探求するものである。 量子コンピューティングのユニークな特性を活用することで,表現学習能力を向上し,時系列と視覚情報を同時に分析するための堅牢なフレームワークを提供する。 量子エンコーダは脳波信号と画像特徴の複雑なパターンを効果的にキャプチャし、モダリティ間のコントラスト学習を改善することを実証する。 この研究は、特に時間的および視覚的なデータの同時解釈を必要とするアプリケーションにおいて、量子コンピューティングとマルチモーダルデータ分析を統合するための新たな道を開く。

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