量子機械学習に関する記事一覧

量子アテンション機構とは？次世代AI技術の理論と実装を徹底解説

量子アテンション機構が注目される理由近年、Transformerモデルの成功により、アテンション機構は機械学習における最重要技術の一つとなりました。しかし、古典的な自己注意（self-attention）には大きな課題があります。計算コストが入力長に対して2乗オーダーで増大し、モデルが高精

量子機械学習が変える意味表現の常識AIによる言語理解や知識処理において、「意味をどう表現するか」は根本的な課題です。従来のWord2VecやTransEといった手法では、単語やエンティティを固定次元の実数ベクトルで表現してきました。しかし、人間の言語理解が示す豊かな現象—多義性、文脈による

量子認知モデルとは何か｜AI意思決定における新しいアプローチ人工知能における意思決定モデルは、これまで古典的な確率論やベイズ推論を基盤として発展してきました。しかし近年、人間の認知プロセスをより正確に捉えるための新しいアプローチとして、量子認知モデルが注目を集めています。量子認知モ

量子拡散モデルとNLGの新しい可能性自然言語生成(NLG)の分野では、GPTシリーズに代表されるTransformerベースのモデルが主流となっていますが、近年、量子コンピューティングを活用した拡散モデルが新たなアプローチとして注目を集めています。従来の逐次的な単語生成とは異なり、拡散モデ

はじめに自然言語処理（NLP）分野では、Transformerを代表とする深層学習モデルが高い性能を発揮していますが、莫大なパラメータ数と計算資源の要求が実運用での課題となっています。一方、量子計算の発展により、量子力学の原理を活用した新たな機械学習アプローチが注目を集めています。

量子機械学習における説明可能性の重要性量子コンピューティングを活用した機械学習（Quantum Machine Learning; QML）は、古典的なコンピューターでは困難な大規模計算や高次元データ処理を可能にする革新的技術です。しかし、量子サポートベクターマシン（QSVM）や量子ニュー