論文の概要: Polyadic Quantum Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14044v1
• Date: Tue, 28 Jul 2020 08:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 23:26:37.924482
• Title: Polyadic Quantum Classifier
• Title（参考訳）: 多進量子分類器
• Authors: William Cappelletti, Rebecca Erbanni and Joaqu\'in Keller
• Abstract要約: NISQアーキテクチャ上でのマルチクラス分類のための教師付き量子機械学習アルゴリズムを紹介する。 パラメトリック量子回路は、入力されたデータポイントのクラスに対応する特定のビット文字列を出力するように訓練される。 我々は、IBMq 5量子ビット量子コンピュータ上でそれをトレーニングし、テストし、そのアルゴリズムは精度が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce here a supervised quantum machine learning algorithm for multi-class classification on NISQ architectures. A parametric quantum circuit is trained to output a specific bit string corresponding to the class of the input datapoint. We train and test it on an IBMq 5-qubit quantum computer and the algorithm shows good accuracy --compared to a classical machine learning model-- for ternary classification of the Iris dataset and an extension of the XOR problem. Furthermore, we evaluate with simulations how the algorithm fares for a binary and a quaternary classification on resp. a known binary dataset and a synthetic dataset.
• Abstract（参考訳）: NISQアーキテクチャのマルチクラス分類のための教師付き量子機械学習アルゴリズムを紹介する。 パラメトリック量子回路は、入力データポイントのクラスに対応する特定のビット列を出力するように訓練される。 我々は、IBMq 5量子ビット量子コンピュータでそれをトレーニングし、そのアルゴリズムは、Irisデータセットの3次分類とXOR問題の拡張のために、従来の機械学習モデルと比較して、優れた精度を示す。 さらに,アルゴリズムの2進法と4次分類をrespを用いてシミュレーションして評価する。 既知のバイナリデータセットと合成データセット。

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