Speaker
Dr
So Young Shim
(Seoultech/KAIST)
Description
양자 메트릭 학습(Quantum Metric Learning)은 자기지도학습의 하나로 분류될 수 있다. 라벨링 되지 않은 정보를 큐빗에 반복해서 입력함으로써, 샘플 사이의 거리를 벌리는 방식으로 분류하고 학습할 수 있기 때문이다. 이 방법을 사용하여 LHC에서 투 힉스 더블렛 모델의 CP-odd scalar A가 Z보존과 힉스를 통해 젯으로 붕괴하는 프로세스의 시그널을 구분 할 수 있다. 유사하게, 고전적 대조학습 중에서 메트릭 학습 방법을 사용하는 것 중 하나인 SimCLR(A simple framework for contrastive learning of visual representation)과 비교될 수 있는데, 양자 메트릭 학습 방법과 성능을 비교해 본다.
