量子コンピュータを使ってより高度な機械学習モデル
『量子コンピュータを活用した高度な機械学習モデル』
ヨーロッパの量子コンピューティング会社であるテラ・クアンタムの研究者たちは、クラシックと量子コンピュータの最良の特徴を組み合わせた方法を使用して、機械学習モデルのトレーニングを改善することを実証しました。
研究者たちは、クラシックと量子コンピュータに同じデータセットを与え、両方でモデルのトレーニングを並行して行わせることで、二つを組み合わせた最終モデルがより優れた結果を得ることができると仮説を立てました。
テラのアレクセイ・メルニコフは、「量子はすべてに向いているわけではなく、クラシックも同様ですが、一緒に使うことで互いを改善する」と述べています。
研究者たちは、この技術を使用して、廃棄物焼却熱電発電所のガス排出物をモデル化しました。
既存のクラシックモデルに量子ニューラルネットワーク層を追加すると、モデルの誤差率が量子なしの場合の1/3になったことが分かりました。IEEE Spectrumより記事全文を見る
摘要著作権 © 2023 SmithBucklin、ワシントンD.C.、アメリカ合衆国 
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