AI用語集
人工知能の完全辞典
量子特徴抽出
パラメータ化された量子回路を使用して、量子データまたは古典データから関連する特徴を抽出し、転移学習の準備を行うプロセス。
量子ファインチューニング
事前学習された量子モデルのパラメータを微調整し、新しいタスクやデータドメインに特化して適応させる技術。
量子事前学習
転移学習を通じて特定のタスクに適応させる前に、大規模な汎用データセットで量子モデルをトレーニングする初期段階。
量子知識蒸留
複雑な量子モデル（教師）が性能を維持したまま、より単純なモデル（生徒）に知識を移転させる量子モデルの圧縮手法。
量子ドメイン適応
ソースドメインで学習した量子モデルを、異なるが関連するターゲットドメインで効果的に機能するように適応させるプロセス。
量子モデルの再利用
新しい量子学習タスクの開始点として、事前学習された量子モデルのアーキテクチャや重みを再利用する戦略。
量子パラメータ転送
学習された量子表現を保持しながら、事前学習された量子回路の最適なパラメータを選択的に新しいモデルに転送すること。
量子回路転送
量子構造を新しい計算要件に適応させながら、異なるタスク間で量子回路アーキテクチャ全体または一部を転送すること。
量子埋め込み転送
量子転移学習タスクにおいて、新しいデータを効率的に表現するために、事前に学習されたデータの量子エンコーディングを再利用すること。
量子状態転送
学習を加速するために、最適化された量子状態や状態表現を異なる量子モデル間で転送する技術。
量子マルチタスク学習
単一の量子モデルが複数の関連タスクを同時に学習し、タスク間で量子表現を共有できるようにするアプローチ。
量子メタ学習
量子モデルが、転移学習を通じて迅速に適応し、少ないデータで新しいタスクを効率的に学習することを学ぶ学習パラダイム。
量子ファーショット学習
事前に学習されたタスクからの知識転移により、非常に少ない例から一般化する量子モデルの能力。
量子ゼロショット学習
量子意味的知識を転送することにより、トレーニング中に見たことのないカテゴリを認識または分類できる量子モデルの高度な技術。
量子継続的学習
量子転送メカニズムを使用して、以前の知識を忘れることなく、新しいタスクを順次学習する量子モデルの能力。
量子フェデレート転移学習
プライバシーを保護しながら、分散された量子モデル間で知識を転送するために、フェデレート学習と量子転移学習を組み合わせたハイブリッドアプローチ。
量子ハイブリッド転移学習
転移学習プロセスにおいて量子モデルと古典モデルを統合し、両方の計算パラダイムの利点を活用する手法。
量子変分転移学習
事前学習済みの量子変分回路を転移学習の基礎として使用し、ハイブリッド変分技術を通じて最適化を行う手法。
量子敵対的転移学習
量子ドメイン間の転移学習のロバスト性と汎化性を向上させるために、量子敵対的技術を用いる手法。