量子分散深層学習アーキテクチャ:モデル,議論および応用【JST・京大機械翻訳】

Kwak Yunseok; Yun Won Joon; Kim Jae Pyoung; Cho Hyunhee; Choi Minseok; Jung Soyi; Kim Joongheon

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214341061525 整理番号：22P0293812

量子分散深層学習アーキテクチャ:モデル,議論および応用【JST・京大機械翻訳】

Quantum Distributed Deep Learning Architectures: Models, Discussions, and Applications

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (7件)： , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年02月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

深層学習(DL)は既に様々なデータ処理タスクのための最先端技術になっているが,データセキュリティと計算過負荷問題は,それらの高いデータと計算電力依存性のためにしばしば発生する。この問題を解決するため,量子深層学習(QDL)と分散深層学習(DDL)が,既存のDL法を補完するために出現した。さらに,これらの利点を組み合わせ,最大化する量子分散深層学習(QDDL)技術が注目されている。本論文では,QDDLに対するいくつかのモデル構造を比較し,いくつかの代表的な応用シナリオに対してQDDLを利用する可能性と限界を議論した。【JST・京大機械翻訳】

, , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

, , , , ,

前のページに戻る