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Einblick - 量子機械学習
量子畳み込みニューラルネットワークの分割と並列化による学習
量子畳み込みニューラルネットワークの分割と並列化による効率的な学習方法を提案する。
量子完全グラフニューラルネットワークによるジェット識別
ジェット識別のための新しい量子完全グラフニューラルネットワーク（QCGNN）は、古典的な対応物に比べて多項式の高速化を実現する。
量子機械学習のためのPythonライブラリ「sQUlearn」
sQUlearnは、量子機械学習(QML)のためのユーザーフレンドリーで、NISQ対応のPythonライブラリを提供する。クラシカルな機械学習ツールとの統合を可能にし、研究者と実践者の両方のニーズに対応する。
エンタングルメントによる、証明可能で堅牢な量子学習の優位性
量子もつれを利用することで、従来の古典的な機械学習モデルと比較して、表現力、推論速度、および学習効率において、ノイズに強く証明可能な量子的な優位性を達成できる。
量子コルモゴロフ-アーノルドネットワーク（QKAN）: 量子コンピュータ上での新しいニューラルネットワークアーキテクチャの提案
本稿では、古典的なコルモゴロフ-アーノルドネットワーク（KAN）に触発された、量子コンピュータ上で動作する新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるQKANを提案する。
テンソルネットワークによる量子確率論的機械学習における普遍的なスケーリング則：表現力と汎化能力の解釈に向けて
量子確率論的機械学習において、データ学習によって得られる表現力と汎化能力は、負の対数尤度のスケーリング則に現れる二次補正項として解釈できる。
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