トラップされた40Ca+イオン上のマルチレベルクディットを用いたハイブリッド量子古典逆伝播学習による量子ニューラルネットワークを実証しました。Fashion-MNIST分類においてテスト精度95.7%を達成し、スケーラブルな量子機械学習のためのクディットベースアーキテクチャの発展に貢献しています。
@informaq-ja.bsky.social@informaq-ja.bsky.social
@informaq-ja.bsky.socialトラップされた40Ca+イオン上のマルチレベルクディットを用いたハイブリッド量子古典逆伝播学習による量子ニューラルネットワークを実証しました。Fashion-MNIST分類においてテスト精度95.7%を達成し、スケーラブルな量子機械学習のためのクディットベースアーキテクチャの発展に貢献しています。