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J-GLOBAL ID：202502223921521154   整理番号：25A0765343

量子計算を用いたダイレクトモデル

著者 (9件)： 三輪拓真 (奈良先端科学技術大学院大) ,  三輪拓真 (理研) ,  小田悠介 (情報学研 大規模言語モデル研究開発セ) ,  小田悠介 (理研) ,  河野誠也 (理研) ,  河野誠也 (奈良先端科学技術大学院大) ,  吉野幸一郎 (東京科大) ,  吉野幸一郎 (理研) ,  吉野幸一郎 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing (Web))
巻： 31st  ページ： ROMBUNNO.C7-6 (WEB ONLY)  発行年： 2025年03月03日 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 複数のモジュールでの処理を順次通過するようなタスクでの一般的な実装として,カスケードモデルとEnd-to-Endモデルが存在する.カスケードモデルは汎用性が高く,学習データも豊富に存在する一方で,中間出力において情報が一部欠損してしまう.End-to-Endモデルは入力から最終出力まで一貫して計算を行うため中間出力における情報欠損が少ないが,既存の訓練データが少なく,学習コストが高い.本研究では両者の課題にアプローチするため,量子計算の性質に着目した.量子計算を用いた量子機械学習モデルをそれぞれ独立に訓練し,推論時のみ回路を結合させることで,量子状態の観測を行わずに中間出力の受け渡しを行う.古典コンピュータに比べて豊富な表現力を持つ量子ビットを中間出力に用いることで,モデル間の情報欠損を抑制する.本研究では対話状態追跡タスクを用いて提案法の検証を行い,今後の課題について考察を示した.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *学習モデル ,  *量子計算 ,  システムモデル ,  量子状態
準シソーラス用語： End-to-Endモデル ,  カスケードモデル ,  *ダイレクトモデル ,  学習コスト ,  *情報欠損 ,  *量子機械学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の計算機  (JC06020B)

タイトルに関連する用語 (1件)： 量子計算