導(dǎo)讀：近日，百度量子計(jì)算研究所與悉尼科技大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出了一種量子自注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(QSANN)架構(gòu)，或可擴(kuò)展到大規(guī)模數(shù)據(jù)集。相關(guān)論文發(fā)表于arXiv，尚未經(jīng)同行評議。量子計(jì)算在解決優(yōu)化、密碼學(xué)、化學(xué)和量子自然語言處理(QNLP)等領(lǐng)域的復(fù)雜問題具有較大潛力，但量子...
近日，百度量子計(jì)算研究所與悉尼科技大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出了一種量子自注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(QSANN)架構(gòu)，或可擴(kuò)展到大規(guī)模數(shù)據(jù)集。相關(guān)論文發(fā)表于arXiv，尚未經(jīng)同行評議。量子計(jì)算在解決優(yōu)化、密碼學(xué)、化學(xué)和量子自然語言處理(QNLP)等領(lǐng)域的復(fù)雜問題具有較大潛力，但量子自然語言處理的現(xiàn)有方法需要大量資源的句法分析，以及針對不同句法句子結(jié)構(gòu)的參數(shù)化量子電路。因此限制了其拓展性、靈活性和實(shí)用性，特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集方面。研究人員表示在文本分類任務(wù)中，前述QSANN架構(gòu)將優(yōu)于現(xiàn)有基于句法分析的量子自然語言處理模型和經(jīng)典的自注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(澎湃新聞)
來源: 同花順7x24快訊
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