「quant-ph」カテゴリーアーカイブ

NNQS-Transformer: an Efficient and Scalable Neural Network Quantum States Approach for Ab initio Quantum Chemistry

投稿日: 2023年11月2日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワーク量子状態 (NNQS) は、量子多体問題の有望な候 … 続きを読む →

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Density Matrix Emulation of Quantum Recurrent Neural Networks for Multivariate Time Series Prediction

投稿日: 2023年11月1日 作成者: jarxiv

要約 量子リカレント ニューラル ネットワーク (QRNN) は、多変量時系列で … 続きを読む →

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What Makes Data Suitable for a Locally Connected Neural Network? A Necessary and Sufficient Condition Based on Quantum Entanglement

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 何がデータ分布を深層学習に適したものにするのかという問題は、基本的な未解決 … 続きを読む →

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Interferometric Neural Networks

投稿日: 2023年10月26日 作成者: jarxiv

要約 一方で、人工ニューラル ネットワークは、機械学習と最適化の分野で多くの成功 … 続きを読む →

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An Optimization Case Study for solving a Transport Robot Scheduling Problem on Quantum-Hybrid and Quantum-Inspired Hardware

投稿日: 2023年10月25日 作成者: jarxiv

要約 輸送ロボットのスケジューリング問題を解決する際に、D-Waves の量子古 … 続きを読む →

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Quantum Advantage Seeker with Kernels (QuASK): a software framework to speed up the research in quantum machine learning

投稿日: 2023年10月24日 作成者: jarxiv

要約 量子情報の特性を活用して機械学習モデルを活用することは、おそらく量子コンピ … 続きを読む →

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Quantum Federated Learning With Quantum Networks

投稿日: 2023年10月24日 作成者: jarxiv

要約 深層学習モデルの主な懸念事項は、モデルの構築とトレーニングに必要な大量のデ … 続きを読む →

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Projected Stochastic Gradient Descent with Quantum Annealed Binary Gradients

投稿日: 2023年10月24日 作成者: jarxiv

要約 量子ハードウェア上でバイナリ ニューラル ネットワーク (BNN) として … 続きを読む →

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Variational measurement-based quantum computation for generative modeling

投稿日: 2023年10月23日 作成者: jarxiv

要約 測定ベースの量子計算 (MBQC) は、量子アルゴリズムを設計するための基 … 続きを読む →

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Blind quantum machine learning with quantum bipartite correlator

投稿日: 2023年10月20日 作成者: jarxiv

要約 分散量子コンピューティングは、個々の量子デバイスの範囲を超えた計算を実行す … 続きを読む →

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