Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multiple Embeddings for Quantum Machine Learning

論文の概要: Multiple Embeddings for Quantum Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22758v1
Date: Thu, 27 Mar 2025 15:16:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-01 14:37:31.654066
Title: Multiple Embeddings for Quantum Machine Learning
Title（参考訳）: 量子機械学習のための複数埋め込み
Authors: Siyu Han, Lihan Jia, Lanzhe Guo,
Abstract要約: 複数の量子データ埋め込み戦略を統合する新しい量子機械学習フレームワークを提案する。実験により,提案手法の有効性を検証し,既存の最先端手法よりも大幅に向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.187305031893711
License:
Abstract: This work focuses on the limitations about the insufficient fitting capability of current quantum machine learning methods, which results from the over-reliance on a single data embedding strategy. We propose a novel quantum machine learning framework that integrates multiple quantum data embedding strategies, allowing the model to fully exploit the diversity of quantum computing when processing various datasets. Experimental results validate the effectiveness of the proposed framework, demonstrating significant improvements over existing state-of-the-art methods and achieving superior performance in practical applications.
Abstract（参考訳）: この研究は、単一のデータ埋め込み戦略における過度な信頼性から生じる、現在の量子機械学習手法の適合能力の不足に関する制限に焦点を当てる。本稿では,複数の量子データ埋め込み戦略を統合した新しい量子機械学習フレームワークを提案する。実験により,提案手法の有効性を検証し,既存の最先端手法よりも大幅に向上し,実用上優れた性能を実現した。

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