論文の概要: Supervised Learning Using a Dressed Quantum Network with "Super
Compressed Encoding": Algorithm and Quantum-Hardware-Based Implementation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10242v1
- Date: Mon, 20 Jul 2020 16:29:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 14:44:39.183158
- Title: Supervised Learning Using a Dressed Quantum Network with "Super
Compressed Encoding": Algorithm and Quantum-Hardware-Based Implementation
- Title（参考訳）: 超圧縮符号化」を用いた量子ネットワークを用いた教師あり学習:アルゴリズムと量子ハードウエアによる実装
- Authors: Saurabh Kumar, Siddharth Dangwal and Debanjan Bhowmik
- Abstract要約: ノイズのある中間量子(NISQ)デバイス上での変分量子機械学習(QML)アルゴリズムの実装には、必要となるキュービット数とマルチキュービットゲートに関連するノイズに関連する問題がある。
本稿では,これらの問題に対処するための量子ネットワークを用いた変分QMLアルゴリズムを提案する。
他の多くのQMLアルゴリズムとは異なり、我々の量子回路は単一量子ビットゲートのみで構成されており、ノイズに対して堅牢である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.599675376503671
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Implementation of variational Quantum Machine Learning (QML) algorithms on
Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices is known to have issues related
to the high number of qubits needed and the noise associated with multi-qubit
gates. In this paper, we propose a variational QML algorithm using a dressed
quantum network to address these issues. Using the "super compressed encoding"
scheme that we follow here, the classical encoding layer in our dressed network
drastically scales down the input-dimension, before feeding the input to the
variational quantum circuit. Hence, the number of qubits needed in our quantum
circuit goes down drastically. Also, unlike in most other existing QML
algorithms, our quantum circuit consists only of single-qubit gates, making it
robust against noise. These factors make our algorithm suitable for
implementation on NISQ hardware. To support our argument, we implement our
algorithm on real NISQ hardware and thereby show accurate classification using
popular machine learning data-sets like Fisher's Iris, Wisconsin's Breast
Cancer (WBC), and Abalone. Then, to provide an intuitive explanation for our
algorithm's working, we demonstrate the clustering of quantum states, which
correspond to the input-samples of different output-classes, on the Bloch
sphere (using WBC and MNIST data-sets). This clustering happens as a result of
the training process followed in our algorithm. Through this Bloch-sphere-based
representation, we also show the distinct roles played (in training) by the
adjustable parameters of the classical encoding layer and the adjustable
parameters of the variational quantum circuit. These parameters are adjusted
iteratively during training through loss-minimization.
- Abstract（参考訳）: ノイズ中規模量子(NISQ)デバイス上での変分量子機械学習(QML)アルゴリズムの実装は、必要となるキュービット数とマルチキュービットゲートに関連するノイズに関連する問題があることが知られている。
本稿では,これらの問題に対処するための量子ネットワークを用いた変分QMLアルゴリズムを提案する。
ここで従う「超圧縮符号化」スキームを用いて、我々の服装ネットワークの古典的なエンコーディング層は、入力を変分量子回路に送る前に、入力-次元を劇的に縮小する。
したがって、量子回路に必要な量子ビットの数は劇的に減少する。
また、既存のQMLアルゴリズムとは異なり、我々の量子回路は単一量子ビットゲートのみで構成されており、ノイズに対して堅牢である。
これらの要因は,NISQハードウェアの実装に適したアルゴリズムである。
この議論をサポートするため,本アルゴリズムを実際のnisqハードウェアに実装し,fisherのiris,ウィスコンシンの乳がん(wbc),abaloneなどの一般的な機械学習データセットを用いて正確な分類を行う。
次に,我々のアルゴリズムの動作を直感的に説明するために,Bloch球上で異なる出力クラスの入力サンプルに対応する量子状態のクラスタリングを実演する(WBCとMNISTのデータセットを用いて)。
このクラスタリングは、アルゴリズムに追従したトレーニングプロセスの結果発生します。
このブロッホ・スフィアに基づく表現を通して、古典符号化層の調整可能なパラメータと変動量子回路の調整可能なパラメータによって(訓練中)演じられる異なる役割を示す。
これらのパラメータは、損失最小化によるトレーニング中に反復的に調整される。
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