Основные понятия
新しいハイブリッドモデルが従来のニューラルネットワークを置き換え、深層学習の限界を再定義する。
Аннотация
現代のデジタル技術において、深層ニューラルネットワークは人工知能ブームの基本的なアルゴリズムとして浮上しています。しかし、従来のニューラルネットワークを置き換えるための新しい方法論が必要です。この記事では、新しい量子インスパイアードニューラルネットワークを提案し、その性能を評価します。提案された2つのハイブリッド量子インスパイアードニューラルネットワークは、残差接続と密な接続に根ざしており、完全性表現理論を用いてパターン認識を行います。これらの新しいモデルは、低いパラメータ複雑さで一般化能力が向上し、従来の深層学習モデルに勝る抵抗力を持ちます。また、これらの新しい量子インスパイアードニューラルネットワークは勾配爆発問題を防ぐ優れた性質を示します。
Статистика
提案された2つの量子インスパイアードニューラルネットワークは低いパラメータ複雑さで一般化能力が向上する。
ハイブリッド量子インスパイアードニューラルネットは従来の深層学習よりも抵抗力が高く、勾配爆発問題を防ぐ。
新しい量子インスパイアードフレームワークは産業化や商業化に適しています。
Цитаты
"Hybrid models with lower parameter complexity not only match the generalization power of pure classical models, but also outperform them notably in resistance to parameter attacks with various asymmetric noises."
"Our hybrid models indicate unique superiority to prevent gradient explosion problems through theoretical argumentation."