Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Diffusion Models for Few-Shot Learning

論文の概要: Quantum Diffusion Models for Few-Shot Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04217v1
Date: Wed, 06 Nov 2024 19:25:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-08 19:39:56.935874
Title: Quantum Diffusion Models for Few-Shot Learning
Title（参考訳）: ファウショット学習のための量子拡散モデル
Authors: Ruhan Wang, Ye Wang, Jing Liu, Toshiaki Koike-Akino,
Abstract要約: 本稿では,量子拡散モデル(QDM)を用いた3つの新しいフレームワークを提案する。実験の結果,提案アルゴリズムは既存手法よりも有意に優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.13788757618812
License:
Abstract: Modern quantum machine learning (QML) methods involve the variational optimization of parameterized quantum circuits on training datasets, followed by predictions on testing datasets. Most state-of-the-art QML algorithms currently lack practical advantages due to their limited learning capabilities, especially in few-shot learning tasks. In this work, we propose three new frameworks employing quantum diffusion model (QDM) as a solution for the few-shot learning: label-guided generation inference (LGGI); label-guided denoising inference (LGDI); and label-guided noise addition inference (LGNAI). Experimental results demonstrate that our proposed algorithms significantly outperform existing methods.
Abstract（参考訳）: 現代の量子機械学習(QML)手法は、トレーニングデータセット上でのパラメータ化された量子回路の変動最適化と、テストデータセットでの予測を含む。現在最先端のQMLアルゴリズムの多くは、特に数ショットの学習タスクにおいて、限られた学習能力のため、実用的な利点を欠いている。本研究では,ラベル誘導生成推論(LGGI),ラベル誘導分解推論(LGDI),ラベル誘導雑音付加推論(LGNAI)の3つの新しいフレームワークを提案する。実験の結果,提案アルゴリズムは既存手法よりも有意に優れていた。

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