양자 기계 학습

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رؤى - 양자 기계 학습

본 연구는 NVIDIA의 cuQuantum SDK, 특히 cuTensorNet 라이브러리를 활용하여 양자 서포트 벡터 머신(QSVM)의 계산 성능을 크게 향상시켰다. 이를 통해 기존 지수 복잡도에서 2차 복잡도로 감소시켜 QSVM 시뮬레이션의 효율성을 크게 높였다.

양자 커널 방법은 모든 커널 함수를 효율적으로 표현할 수 있다.

양자 커널 방법 기반 하이브리드 양자 분류기가 적대적 공격에 취약하지만, 몇 가지 제작된 교란을 이용한 데이터 증강 기반 방어 전략으로 새로운 공격에 강인할 수 있다.

변분법에 의한 양자 신경망은 바렌 평탄 문제로 인해 최적화가 어려운 반면, 변분법 이후 전략은 고정된 양자 회로를 조합하여 고전 최적화 문제를 해결함으로써 이를 극복할 수 있다.

이 논문은 양자 통계 추정 기술을 활용하여 무한 지평 강화 학습 알고리즘의 이론적 수렴 속도를 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 제안된 양자 UCRL 알고리즘은 기존 클래식 알고리즘에 비해 지수적으로 향상된 회귀 보장을 달성합니다.

본 연구에서는 임의의 데이터 차원을 처리할 수 있는 효율적인 양자 합성곱 신경망 구조를 제안한다. 양자 자원(보조 큐비트, 양자 게이트)을 최적으로 할당하여 계산 효율성과 노이즈 강건성을 향상시킨다.

양자 신경망 모델의 성능과 학습 가능성에 가장 큰 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 최적화기와 초기화 방법이다. 적절한 하이퍼파라미터 선택이 중요하며, 특히 베타 분포 초기화가 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.

본 연구에서는 자기 주의 메커니즘을 완전히 양자 회로 내에서 구현하는 새로운 접근법을 제안한다. 자기 주의 메커니즘을 커널 적분으로 나타내는 최근의 관점을 활용하여, 양자 푸리에 변환의 계산 속도 향상을 활용한 자기 주의 메커니즘을 구현한다.

연합 학습 기술을 활용하여 양자 신경망 모델을 안전하고 효율적으로 학습하는 프레임워크를 제안한다.

양자 생성 모델은 양자 상관관계와 양자 일관성으로 인해 고전 생성 모델보다 더 나은 품질을 제공한다.

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