本論文では、機能的MRI(fMRI)データの効率的な理解のために、新しい量子ベースのアプローチである階層的量子制御ゲート(HQCG)を提案している。このアプローチには2つの新しいモジュールが含まれている:局所量子制御ゲート(LQCG)と大域量子制御ゲート(GQCG)である。LQCGは、fMRI信号の局所的な特徴を抽出し、GQCGは全体的な特徴を抽出する。
提案手法は、量子コンピューターで端末から端末まで動作し、量子力学を活用して、30,000サンプルのような極めて高次元のfMRI信号内のパターンを学習する。実験結果から、提案手法は従来の方法よりも大幅に優れていることが示された。さらに、提案量子モデルは従来の方法よりも安定しており、過学習しにくいことが分かった。
Til et annet språk
fra kildeinnhold
arxiv.org
Viktige innsikter hentet fra
by Xuan-Bac Ngu... klokken arxiv.org 09-24-2024
https://arxiv.org/pdf/2408.03596.pdfDypere Spørsmål