論文の概要: Classification with Quantum Machine Learning: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12270v1
• Date: Mon, 22 Jun 2020 14:05:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 06:49:23.114174
• Title: Classification with Quantum Machine Learning: A Survey
• Title（参考訳）: 量子機械学習を用いた分類:サーベイ
• Authors: Zainab Abohashima, Mohamed Elhosen, Essam H. Houssein and Waleed M. Mohamed
• Abstract要約: 我々は古典的機械学習(ML)と量子情報処理(QIP)を組み合わせることで、量子世界における量子機械学習(QML)と呼ばれる新しい分野を構築する。 本稿では,量子機械学習(QML)の最先端技術に関する包括的調査を提示し,要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.55390082094971
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the superiority and noteworthy progress of Quantum Computing (QC) in a lot of applications such as cryptography, chemistry, Big data, machine learning, optimization, Internet of Things (IoT), Blockchain, communication, and many more. Fully towards to combine classical machine learning (ML) with Quantum Information Processing (QIP) to build a new field in the quantum world is called Quantum Machine Learning (QML) to solve and improve problems that displayed in classical machine learning (e.g. time and energy consumption, kernel estimation). The aim of this paper presents and summarizes a comprehensive survey of the state-of-the-art advances in Quantum Machine Learning (QML). Especially, recent QML classification works. Also, we cover about 30 publications that are published lately in Quantum Machine Learning (QML). we propose a classification scheme in the quantum world and discuss encoding methods for mapping classical data to quantum data. Then, we provide quantum subroutines and some methods of Quantum Computing (QC) in improving performance and speed up of classical Machine Learning (ML). And also some of QML applications in various fields, challenges, and future vision will be presented.
• Abstract（参考訳）: 暗号、化学、ビッグデータ、機械学習、最適化、IoT(Internet of Things)、ブロックチェーン、通信など、多くのアプリケーションにおいて、量子コンピューティング(QC)の優位性と注目すべき進歩のためである。 古典的機械学習(ml)と量子情報処理(qip)を組み合わせることで、量子世界における新しい分野を構築することを、量子機械学習(qml)と呼ぶ。 本研究の目的は、量子機械学習(QML)の最先端技術に関する包括的調査を提示し、まとめることである。 特に最近のqml分類は機能する。 また、最近Quantum Machine Learning (QML)で発行されている約30の論文についても取り上げる。 量子世界における分類手法を提案し,古典的データを量子データにマッピングするための符号化手法について議論する。 次に,従来の機械学習(ML)の性能向上と高速化のために,量子サブルーチンと量子コンピューティング(QC)のいくつかの方法を提案する。 また、様々な分野、課題、将来のビジョンにおけるQMLアプリケーションについても紹介します。

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