論文の概要: Quantum Kernel-Based Long Short-term Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13225v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 11:39:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:06.053015
• Title: Quantum Kernel-Based Long Short-term Memory
• Title（参考訳）: 量子カーネルに基づく長期記憶
• Authors: Yu-Chao Hsu, Tai-Yu Li, Kuan-Cheng Chen,
• Abstract要約: 本稿では,Quantum Kernel-Based Long Short-Term Memory (QK-LSTM) ネットワークを導入する。 この量子化アーキテクチャは、効率的な収束、ロバストな損失最小化、モデルコンパクト性を示す。 ベンチマークの結果,QK-LSTMは従来のLSTMモデルと同等の性能を示すが,パラメータは少ない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30723404270319693
• License:
• Abstract: The integration of quantum computing into classical machine learning architectures has emerged as a promising approach to enhance model efficiency and computational capacity. In this work, we introduce the Quantum Kernel-Based Long Short-Term Memory (QK-LSTM) network, which utilizes quantum kernel functions within the classical LSTM framework to capture complex, non-linear patterns in sequential data. By embedding input data into a high-dimensional quantum feature space, the QK-LSTM model reduces the reliance on large parameter sets, achieving effective compression while maintaining accuracy in sequence modeling tasks. This quantum-enhanced architecture demonstrates efficient convergence, robust loss minimization, and model compactness, making it suitable for deployment in edge computing environments and resource-limited quantum devices (especially in the NISQ era). Benchmark comparisons reveal that QK-LSTM achieves performance on par with classical LSTM models, yet with fewer parameters, underscoring its potential to advance quantum machine learning applications in natural language processing and other domains requiring efficient temporal data processing.
• Abstract（参考訳）: 古典的な機械学習アーキテクチャへの量子コンピューティングの統合は、モデルの効率性と計算能力を高めるための有望なアプローチとして現れている。 本研究では,従来のLSTMフレームワーク内の量子カーネル関数を用いて,複雑な非線形パターンを逐次的にキャプチャするQuantum Kernel-Based Long Short-Term Memory (QK-LSTM)ネットワークを提案する。 入力データを高次元の量子特徴空間に埋め込むことにより、QK-LSTMモデルは大きなパラメータセットへの依存を低減し、シーケンスモデリングタスクの精度を維持しながら効率的な圧縮を実現する。 この量子化アーキテクチャは、効率的な収束、ロバストな損失最小化、モデルコンパクト性を示し、エッジコンピューティング環境やリソース制限量子デバイス(特にNISQ時代)への展開に適している。 ベンチマーク比較の結果、QK-LSTMは従来のLSTMモデルと同等の性能を達成しているが、パラメータは少ない。

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