台風の進路予測のための量子強化パラメータ効率学習｜名古屋大学の研究

QNNを用いて学習時のみパラメータを生成するQPAを提案し、AttentionベースのMulti-ConvGRUと統合することで、精度を維持したままパラメータ効率の高い台風進路予測を実現した。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2025年8月30日　IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE)
東海・関東の大学の著者	Yi‐Chien Chen（名古屋大学）
著者（全員）	Chen-Yu Liu、Kuan‐Cheng Chen、Yi‐Chien Chen、Samuel Yen-Chi Chen、Wei‐Hao Huang、Wei‐Jia Huang、Yen-Jui Chang
被引用	6（OpenAlex）
原文	https://doi.org/10.1109/qce65121.2025.00224

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論文の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。著者が国会で発言したという意味ではありません。

出典：OpenAlex（CC0）、国会会議録検索システム。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせから。