論文の概要: Transforming Traditional Neural Networks into Neuromorphic Quantum-Cognitive Models: A Tutorial with Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07681v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 11:00:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:45:01.159429
• Title: Transforming Traditional Neural Networks into Neuromorphic Quantum-Cognitive Models: A Tutorial with Applications
• Title（参考訳）: 従来のニューラルネットワークをニューロモルフィック量子認知モデルに変換する:応用のためのチュートリアル
• Authors: Milan Maksimovic, Ivan S. Maksymov,
• Abstract要約: 本稿では,従来のニューラルネットワークをニューロモルフィック量子モデルに変換する方法について述べる。 これらの量子機械学習変換のいくつかの例を示し、その応用の可能性を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Quantum technologies are increasingly pervasive, underpinning the operation of numerous electronic, optical and medical devices. Today, we are also witnessing rapid advancements in quantum computing and communication. However, access to quantum technologies in computation remains largely limited to professionals in research organisations and high-tech industries. This paper demonstrates how traditional neural networks can be transformed into neuromorphic quantum models, enabling anyone with a basic understanding of undergraduate-level machine learning to create quantum-inspired models that mimic the functioning of the human brain -- all using a standard laptop. We present several examples of these quantum machine learning transformations and explore their potential applications, aiming to make quantum technology more accessible and practical for broader use. The examples discussed in this paper include quantum-inspired analogues of feedforward neural networks, recurrent neural networks, Echo State Network reservoir computing and Bayesian neural networks, demonstrating that a quantum approach can both optimise the training process and equip the models with certain human-like cognitive characteristics.
• Abstract（参考訳）: 量子技術はますます普及し、多くの電子、光学、医療機器の運用を支えている。 今日、我々は量子コンピューティングと通信の急速な進歩を目撃しています。 しかし、計算における量子技術へのアクセスは、研究組織やハイテク産業のプロフェッショナルに限られている。 本稿では、従来のニューラルネットワークがどのようにニューロモルフィック量子モデルに変換されるかを示し、学部レベルの機械学習の基本的な知識を持つ誰でも、人間の脳の機能を模倣する量子インスパイアされたモデルを作成することができる。 我々はこれらの量子機械学習変換の例をいくつか提示し、その潜在的な応用を探求し、量子技術をよりアクセスしやすく実用的なものにすることを目的としている。 この論文で論じられた例としては、フィードフォワードニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、エコー状態ネットワーク貯水池コンピューティング、ベイズニューラルネットワークの量子インスピレーションされたアナログがあり、量子アプローチがトレーニングプロセスを最適化し、特定の人間のような認知特性を持つモデルに匹敵することを示す。

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