1आईआरआईएफ, सीएनआरएस - यूनिवर्सिटी पेरिस सिटी, फ्रांस
2क्यूसी वेयर, पालो अल्टो, यूएसए और पेरिस, फ्रांस
3स्कूल ऑफ इंफॉर्मेटिक्स, एडिनबर्ग विश्वविद्यालय, स्कॉटलैंड, यूके
4एफ हॉफमैन ला रोशे एजी
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सार
इस कार्य में, क्वांटम ट्रांसफार्मर को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और छवि विश्लेषण में बहुत अच्छा प्रदर्शन करने वाले अत्याधुनिक शास्त्रीय ट्रांसफार्मर तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर का विस्तार करके विस्तार से डिजाइन और विश्लेषण किया गया है। पिछले काम के आधार पर, जो डेटा लोडिंग और ऑर्थोगोनल न्यूरल परतों के लिए पैरामीट्रिज्ड क्वांटम सर्किट का उपयोग करता है, हम प्रशिक्षण और अनुमान के लिए तीन प्रकार के क्वांटम ट्रांसफार्मर पेश करते हैं, जिसमें यौगिक मैट्रिक्स पर आधारित क्वांटम ट्रांसफार्मर भी शामिल है, जो क्वांटम ध्यान तंत्र के सैद्धांतिक लाभ की गारंटी देता है। एसिम्प्टोटिक रन टाइम और मॉडल मापदंडों की संख्या दोनों के संदर्भ में उनके शास्त्रीय समकक्ष की तुलना में। ये क्वांटम आर्किटेक्चर उथले क्वांटम सर्किट का उपयोग करके बनाए जा सकते हैं और गुणात्मक रूप से भिन्न वर्गीकरण मॉडल तैयार कर सकते हैं। तीन प्रस्तावित क्वांटम ध्यान परतें शास्त्रीय ट्रांसफार्मर का बारीकी से अनुसरण करने और अधिक क्वांटम विशेषताओं को प्रदर्शित करने के बीच स्पेक्ट्रम पर भिन्न होती हैं। क्वांटम ट्रांसफार्मर के निर्माण खंडों के रूप में, हम क्वांटम राज्यों के साथ-साथ क्वांटम कंप्यूटरों की कनेक्टिविटी और गुणवत्ता के विभिन्न स्तरों के अनुकूल दो नई प्रशिक्षित क्वांटम ऑर्थोगोनल परतों के रूप में एक मैट्रिक्स को लोड करने के लिए एक उपन्यास विधि का प्रस्ताव करते हैं। हमने मानक चिकित्सा छवि डेटासेट पर क्वांटम ट्रांसफार्मर के व्यापक सिमुलेशन का प्रदर्शन किया, जो प्रतिस्पर्धात्मक रूप से और कई बार शास्त्रीय बेंचमार्क की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है, जिसमें सर्वश्रेष्ठ श्रेणी के शास्त्रीय दृष्टि ट्रांसफार्मर भी शामिल हैं। इन छोटे पैमाने के डेटासेट पर हमने जिन क्वांटम ट्रांसफार्मर को प्रशिक्षित किया है, उन्हें मानक शास्त्रीय बेंचमार्क की तुलना में कम मापदंडों की आवश्यकता होती है। अंत में, हमने अपने क्वांटम ट्रांसफार्मर को सुपरकंडक्टिंग क्वांटम कंप्यूटरों पर लागू किया और छह क्विबिट प्रयोगों के लिए उत्साहजनक परिणाम प्राप्त किए।
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► संदर्भ
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- स्रोत: https://quantum-journal.org/papers/q-2024-02-22-1265/
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