論文の概要: Power of data in quantum machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01938v2
• Date: Wed, 10 Feb 2021 21:10:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 06:14:02.690548
• Title: Power of data in quantum machine learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習におけるデータのパワー
• Authors: Hsin-Yuan Huang, Michael Broughton, Masoud Mohseni, Ryan Babbush, Sergio Boixo, Hartmut Neven, Jarrod R. McClean
• Abstract要約: データから学習する古典機械によって、古典的に計算が難しい問題を簡単に予測できることが示される。 本稿では,フォールトトレラントシステムにおける学習問題に対して,単純かつ厳密な量子スピードアップを実現する量子モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1012068875084964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of quantum computing for machine learning is among the most exciting prospective applications of quantum technologies. However, machine learning tasks where data is provided can be considerably different than commonly studied computational tasks. In this work, we show that some problems that are classically hard to compute can be easily predicted by classical machines learning from data. Using rigorous prediction error bounds as a foundation, we develop a methodology for assessing potential quantum advantage in learning tasks. The bounds are tight asymptotically and empirically predictive for a wide range of learning models. These constructions explain numerical results showing that with the help of data, classical machine learning models can be competitive with quantum models even if they are tailored to quantum problems. We then propose a projected quantum model that provides a simple and rigorous quantum speed-up for a learning problem in the fault-tolerant regime. For near-term implementations, we demonstrate a significant prediction advantage over some classical models on engineered data sets designed to demonstrate a maximal quantum advantage in one of the largest numerical tests for gate-based quantum machine learning to date, up to 30 qubits.
• Abstract（参考訳）: 機械学習における量子コンピューティングの利用は、量子技術の最もエキサイティングな応用の1つだ。 しかし、データを提供する機械学習タスクは、一般に研究されている計算タスクとは大きく異なる。 本研究では,データから学習する古典機械によって,古典的に計算が難しい問題を簡単に予測できることを示す。 厳密な予測誤差境界を基礎として,学習課題における量子的優位性を評価する手法を開発した。 境界は、幅広い学習モデルに対して漸近的かつ経験的に予測される。 これらの構成は、データの助けを借りて、たとえ量子問題に合わせたとしても、古典的な機械学習モデルが量子モデルと競合できることを示す数値的結果を説明する。 そこで我々は,フォールトトレラントシステムにおける学習問題に対して,単純かつ厳密な量子スピードアップを提供する予測量子モデルを提案する。 短期的実装では,最大30量子ビットまでのゲート型量子機械学習における最大量子長所を実証するために設計されたデータ集合において,いくつかの古典モデルよりも大きな予測長所を実証する。

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