論文の概要: Attention-Like Hebbian Learning from Quantum Probability Flow and Quantum-Annealer Tests
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02098v1
- Date: Mon, 01 Jun 2026 11:29:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 21:34:31.886606
- Title: Attention-Like Hebbian Learning from Quantum Probability Flow and Quantum-Annealer Tests
- Title（参考訳）: 量子確率流と量子アンネラーによる注意型ヘビアン学習
- Authors: Masayuki Ohzeki,
- Abstract要約: 本稿では,連想記憶における局所学習規則を導出するための量子確率フロー原理を提案する。
横フィールドは、データ状態からの漏洩チャネルを定義し、測定された生存損失を最小限に抑えることで、安定性を駆動する更新を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913755431537592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a quantum probability-flow principle for deriving local learning rules in associative memory. A transverse field defines leakage channels from data states, and minimizing the measured survival loss gives stability-driven updates. For imaginary-time, dephased dynamics, the local leakage free energy is the log-sum-exp of energy gaps; its gradient is a softmax-weighted Hebbian rule. Real-time stability instead yields a power-law weighting. D-Wave standard- and fast-anneal tests of a one-hot attention forward map are better fitted by an effective softmax than by a Lorentzian power law.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,連想記憶における局所学習規則を導出するための量子確率フロー原理を提案する。
横フィールドは、データ状態からの漏洩チャネルを定義し、測定された生存損失を最小限に抑えることで、安定性を駆動する更新を行う。
虚時無相力学では、局所的な漏れ自由エネルギーはエネルギーギャップの対数-sum-expであり、勾配はソフトマックス重み付けヘビアン則である。
リアルタイムの安定性は代わりに、パワーローの重み付けをもたらす。
1ホットアテンションフォワードマップのD-Wave標準および高速アニーアルテストはローレンツのパワー法則よりも有効なソフトマックスで適合する。
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