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。
関連論文リスト
- Extending Quantum Perceptrons: Rydberg Devices, Multi-Class Classification, and Error Tolerance [67.77677387243135]
量子ニューロモーフィックコンピューティング(QNC)は、量子計算とニューラルネットワークを融合して、量子機械学習(QML)のためのスケーラブルで耐雑音性のあるアルゴリズムを作成する
QNCの中核は量子パーセプトロン(QP)であり、相互作用する量子ビットのアナログダイナミクスを利用して普遍的な量子計算を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-13T23:56:20Z) - Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T08:21:28Z) - Supervised binary classification of small-scale digits images with a trapped-ion quantum processor [56.089799129458875]
量子プロセッサは、考慮された基本的な分類タスクを正しく解くことができることを示す。
量子プロセッサの能力が向上するにつれ、機械学習の有用なツールになり得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T18:20:51Z) - A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8204255655161]
我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。
我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-23T18:25:32Z) - Analog quantum variational embedding classifier [8.445680783099196]
アナログ量子コンピュータを用いたゲート型変分埋め込み分類器を提案する。
性能が飽和し変動するまでのキュービット数を増やすことで分類器の性能を向上させることができる。
提案アルゴリズムは,現実的な機械学習問題を解決するために,現在の量子アニールを用いた可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-04T20:58:48Z) - Variational Quantum Approximate Support Vector Machine With Inference
Transfer [0.8057006406834467]
複素データの超線形分類のためのカーネルベースの量子機械学習手法を提案する。
サポートベクトルマシンは、量子回路上で本質的にかつ明示的に実現することができる。
虹彩データ分類の精度は98.8%に達した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-29T09:56:59Z) - When BERT Meets Quantum Temporal Convolution Learning for Text
Classification in Heterogeneous Computing [75.75419308975746]
本研究は,変分量子回路に基づく垂直連合学習アーキテクチャを提案し,テキスト分類のための量子化事前学習BERTモデルの競争性能を実証する。
目的分類実験により,提案したBERT-QTCモデルにより,SnipsおよびATIS音声言語データセットの競合実験結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T09:55:21Z) - Investigation of Quantum Support Vector Machine for Classification in
NISQ era [0.0]
本稿では,量子支援ベクトルマシン(QSVM)アルゴリズムとその回路バージョンについて検討する。
量子回路におけるトレーニングおよびテストデータサンプルを符号化し,QSVM回路実装手法の効率性を計算する。
我々は、現在のNISQデバイスにQSVMアルゴリズムを適用する際に直面する技術的困難を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-13T18:59:39Z) - Binary classifiers for noisy datasets: a comparative study of existing
quantum machine learning frameworks and some new approaches [0.0]
バイナリ分類を改善するためにQuantum Machine Learningフレームワークを適用した。
ノイズの多いデータセットは 財務的なデータセットの中にあります
新しいモデルでは、データセットの非対称ノイズに対する学習特性が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-05T10:29:05Z) - A quantum binary classifier based on cosine similarity [0.0]
提案した量子アルゴリズムは、設定された濃度とベクトルの次元の積の対数的な時間複雑性を持つデータベクトルの集合上の分類器を評価する。
本稿では,IBM 量子プロセッサ ibmq_16_melbourne 上の分類器の簡単な実装について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-07T07:55:49Z) - Facial Expression Recognition on a Quantum Computer [68.8204255655161]
量子機械学習手法を用いて表情認識の可能な解を示す。
適切に定義された量子状態の振幅に符号化されたグラフの隣接行列を操作する量子回路を定義する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-09T13:48:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。