2022年7月14日 – arXiv最新論文の紹介

Quantum Neural Network Compression

Quantum Neural Network Compression [23.2]
量子ニューラルネットワークと古典ニューラルネットワークの圧縮には相違点があることが示されている。我々は、量子ニューラルネットワークを圧縮する最初の体系的フレームワーク、CompVQCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Jul 2022 15:19:43 GMT)
- Quantum Neural Networks (QNNs)の性質を利用したモデル圧縮。量子ニューラルネットワークが流行るかは分からないが、通常のモデルとの違いが面白い。

Solving the Traveling Salesperson Problem with Precedence Constraints by Deep Reinforcement Learning [59.1]
本研究は, 深層強化学習(DRL)を用いた優先制約付きトラベリングセールスパーソン問題(TSPPC)の解を提案する。これらのアプローチに共通しているのは、マルチヘッドアテンション層に基づくグラフモデルの利用である。
論文参考訳（メタデータ）参考訳（全文） (Mon, 4 Jul 2022 14:31:47 GMT)
- TSPに対するDeep learning（Transformer）の適用。LKH-3の方が優れているのでは？と思わなくもないが、テーブルデータに対するDeep系モデル適用のように状況（Transferを使うなど）によっては意味があるのだろうか。
- リポジトリはGitHub – christianll9/tsppc-drl: Solving the Traveling Salesperson Problem with Precedence Constraints (TSPPC) by Deep Reinforcement Learning