論文の概要: From Classical Rationality to Contextual Reasoning: Quantum Logic as a New Frontier for Human-Centric AI in Finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05475v1
- Date: Tue, 07 Oct 2025 00:31:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.037899
- Title: From Classical Rationality to Contextual Reasoning: Quantum Logic as a New Frontier for Human-Centric AI in Finance
- Title（参考訳）: 古典的合理性から文脈推論へ:ファイナンスにおける人間中心AIの新しいフロンティアとしての量子論理
- Authors: Fabio Bagarello, Francesco Gargano, Polina Khrennikova,
- Abstract要約: 我々は、人間の財務的な期待をモデル化するための人工知能(AI)の最先端技術について考察する。
この分析は、ファイナンシャルステートメント分析、アルゴリズムトレーディング、ポートフォリオ管理、ロボアドバイザリーサービスにおける強化学習とディープニューラルネットワークを含む機械学習技術の応用を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider state of the art applications of artificial intelligence (AI) in modelling human financial expectations and explore the potential of quantum logic to drive future advancements in this field. This analysis highlights the application of machine learning techniques, including reinforcement learning and deep neural networks, in financial statement analysis, algorithmic trading, portfolio management, and robo-advisory services. We further discuss the emergence and progress of quantum machine learning (QML) and advocate for broader exploration of the advantages provided by quantum-inspired neural networks.
- Abstract（参考訳）: 我々は、人間の財務予測をモデル化する人工知能(AI)の最先端の応用を考察し、この分野での今後の進歩を推進するための量子論理の可能性を探る。
この分析は、ファイナンシャルステートメント分析、アルゴリズムトレーディング、ポートフォリオ管理、ロボアドバイザリーサービスにおける強化学習とディープニューラルネットワークを含む機械学習技術の応用を強調している。
さらに、量子機械学習(QML)の出現と進展について論じ、量子に着想を得たニューラルネットワークによるメリットのより広範な探索を提唱する。
関連論文リスト
- Artificial intelligence for representing and characterizing quantum systems [49.29080693498154]
大規模量子システムの効率的なキャラクタリゼーションは、量子科学における中心的な課題である。
人工知能(AI)の最近の進歩は、この課題に対処するための強力なツールとして現れている。
本稿では、これらのAIパラダイムが量子システム評価における2つのコアタスクにどのように貢献するかを論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-05T08:41:24Z) - Quantum computing and artificial intelligence: status and perspectives [6.883057868222979]
量子コンピューティングが革新的なAIソリューションの開発を支援する方法について説明している。
また、量子技術の研究と開発を促進することができる古典的なAIのユースケースについても検討している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-29T08:15:23Z) - Transforming Traditional Neural Networks into Neuromorphic Quantum-Cognitive Models: A Tutorial with Applications [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-10T11:00:48Z) - Quantum Machine Learning: An Interplay Between Quantum Computing and Machine Learning [54.80832749095356]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの原理と従来の機械学習を組み合わせた急速に成長する分野である。
本稿では,変分量子回路を用いてQMLアーキテクチャを開発する機械学習パラダイムの量子コンピューティングについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-14T12:27:50Z) - Leveraging Pre-Trained Neural Networks to Enhance Machine Learning with Variational Quantum Circuits [48.33631905972908]
我々は、事前学習されたニューラルネットワークを用いて変分量子回路(VQC)を強化する革新的なアプローチを導入する。
この手法は近似誤差をキュービット数から効果的に分離し、制約条件の必要性を除去する。
我々の結果はヒトゲノム解析などの応用にまで拡張され、我々のアプローチの幅広い適用性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-13T12:03:39Z) - From Graphs to Qubits: A Critical Review of Quantum Graph Neural Networks [56.51893966016221]
量子グラフニューラルネットワーク(QGNN)は、量子コンピューティングとグラフニューラルネットワーク(GNN)の新たな融合を表す。
本稿では,QGNNの現状を批判的にレビューし,様々なアーキテクチャを探求する。
我々は、高エネルギー物理学、分子化学、ファイナンス、地球科学など多種多様な分野にまたがる応用について論じ、量子的優位性の可能性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-12T22:53:14Z) - A Brief Review of Quantum Machine Learning for Financial Services [0.0]
本稿では,ファイナンスに応用可能な量子機械学習における最先端のアルゴリズムと技術について検討する。
検討される金融アプリケーションには、リスク管理、クレジットスコアリング、不正検出、株価予測が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T14:44:47Z) - A Survey on Brain-Inspired Deep Learning via Predictive Coding [85.93245078403875]
予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。
PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-15T16:37:16Z) - A brain basis of dynamical intelligence for AI and computational
neuroscience [0.0]
より多くの脳のような能力は、新しい理論、モデル、および人工学習システムを設計する方法を要求するかもしれない。
本稿は,第6回US/NIH BRAIN Initiative Investigators Meetingにおける動的神経科学と機械学習に関するシンポジウムに触発されたものです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-15T19:49:32Z) - Quantum computing models for artificial neural networks [0.0]
我々は、これらの進行中の革命をまとめることを目的とした、最新の提案の概要を述べる。
我々は、量子機械学習の優位性を追求する上で、量子ハードウェアの短期的役割について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-07T18:49:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。