量子計算を用いたダイレクトモデル

複数のモジュールでの処理を順次通過するようなタスクでの一般的な実装として，カスケードモデルとEnd-to-Endモデルが存在する．カスケードモデルは汎用性が高く，学習データも豊富に存在する一方で，中間出力において情報が一部欠損してしまう．End-to-Endモデルは入力から最終出力まで一貫して計算を行うため中間出力における情報欠損が少ないが，既存の訓練データが少なく，学習コストが高い．本研究では両者の課題にアプローチするため，量子計算の性質に着目した．量子計算を用いた量子機械学習モデルをそれぞれ独立に訓練し，推論時のみ回路を結合させることで，量子状態の観測を行わずに中間出力の受け渡しを行う．古典コンピュータに比べて豊富な表現力を持つ量子ビットを中間出力に用いることで，モデル間の情報欠損を抑制する．本研究では対話状態追跡タスクを用いて提案法の検証を行い，今後の課題について考察を示した．