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パリ五輪
qiita.com/ryuNagai
はじめに 今回は、近年少しホットになっている量子インスパイア機械学習を紹介します。 ここでの"量子インスパイア"をもう少し正確に言うと、"量子系を古典計算でなるべく効率的にシミュレートするために用いられる手法から着想を得た"です。 具体的にはテンソルネットワークです。 背景 古典系による量子系のシミュレートにテンソルネットワークを用いる流れは以前からありました。多体量子系の状態を行列積状態を用いて効率的に計算する[1]、ゲート量子計算を無向グラフとテンソルネットワークの縮約の組み合わせで効率的にシミュレートする[2]、などです。 これらの手法が示すように、テンソルネットワークを用いることで量子系が持つ非常に高次元の空間をあくまで近似的にですが、古典計算で扱うことができます。 高次元であることは機械学習においては表現力の高さにつながります。 この特徴を量子系のシミュレートだけでなく古典機械学
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