[4Xin2-107] 知識グラフ補完のための量子回路学習のアンサンブル
キーワード：知識グラフ、量子回路学習、埋め込み
知識グラフは，質問応答などの様々なアプリケーションでよく使われる知識ベースである．知識グラフはしばしば欠損を含むため，知識グラフの補完は基本的な問題である．本論文では量子回路の表現力を活かすため，知識グラフを埋め込む量子回路学習に対し，アンサンブルを行うことで埋め込みの過剰適合を抑制する方法を提案する．知識グラフの補完精度の観点で評価し，古典計算機による手法やアンサンブルを行わない量子回路学習の手法に対して精度向上を確認した．
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