論文の概要: Compositional Concept Generalization with Variational Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09541v1
• Date: Thu, 11 Sep 2025 15:34:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.445834
• Title: Compositional Concept Generalization with Variational Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 変分量子回路を用いた構成概念一般化
• Authors: Hala Hawashin, Mina Abbaszadeh, Nicholas Joseph, Beth Pearson, Martha Lewis, Mehrnoosh sadrzadeh,
• Abstract要約: 従来, コンポジションテンソルに基づく文意味論が課題を克服できるかどうかを検討したが, 否定的な結果となった。 量子モデルのトレーニング効率が向上すれば、これらのタスクのパフォーマンスが向上すると予想する。 我々は、ヒルベルト空間における合成テンソルモデル表現を解釈し、変分量子回路を訓練し、これらの表現を画像キャプションタスクで学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1533342461940608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compositional generalization is a key facet of human cognition, but lacking in current AI tools such as vision-language models. Previous work examined whether a compositional tensor-based sentence semantics can overcome the challenge, but led to negative results. We conjecture that the increased training efficiency of quantum models will improve performance in these tasks. We interpret the representations of compositional tensor-based models in Hilbert spaces and train Variational Quantum Circuits to learn these representations on an image captioning task requiring compositional generalization. We used two image encoding techniques: a multi-hot encoding (MHE) on binary image vectors and an angle/amplitude encoding on image vectors taken from the vision-language model CLIP. We achieve good proof-of-concept results using noisy MHE encodings. Performance on CLIP image vectors was more mixed, but still outperformed classical compositional models.
• Abstract（参考訳）: 構成一般化は人間の認知の重要な側面であるが、視覚言語モデルのような現在のAIツールには欠けている。 従来, コンポジションテンソルに基づく文意味論が課題を克服できるかどうかを検討したが, 否定的な結果となった。 量子モデルのトレーニング効率が向上すれば、これらのタスクのパフォーマンスが向上すると予想する。 我々は、ヒルベルト空間における合成テンソルベースモデルの表現を解釈し、それらの表現を合成一般化を必要とするイメージキャプションタスクで学習する。 両画像ベクトル上のマルチホット符号化(MHE)と、視覚言語モデルCLIPから得られた画像ベクトルに対する角度/振幅符号化の2つの手法を用いた。 ノイズの多いMHE符号化を用いて概念実証を行う。 CLIP画像ベクトルの性能はより混合されたが、依然として古典的な構成モデルよりも優れていた。

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