論文の概要: Hybrid quantum-classical classifier based on tensor network and
variational quantum circuit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14651v1
- Date: Mon, 30 Nov 2020 09:43:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-06 14:33:50.924052
- Title: Hybrid quantum-classical classifier based on tensor network and
variational quantum circuit
- Title（参考訳）: テンソルネットワークと変分量子回路に基づくハイブリッド量子古典分類器
- Authors: Samuel Yen-Chi Chen, Chih-Min Huang, Chia-Wei Hsing and Ying-Jer Kao
- Abstract要約: 本稿では、量子インスパイアされたテンソルネットワーク(TN)と変分量子回路(VQC)を組み合わせて教師付き学習タスクを行うハイブリッドモデルを提案する。
低結合次元の行列積状態に基づくTNは、MNISTデータセットのバイナリ分類において、VQCの入力のためのデータを圧縮する特徴抽出器としてPCAよりも優れていることを示す。
- 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: One key step in performing quantum machine learning (QML) on noisy
intermediate-scale quantum (NISQ) devices is the dimension reduction of the
input data prior to their encoding. Traditional principle component analysis
(PCA) and neural networks have been used to perform this task; however, the
classical and quantum layers are usually trained separately. A framework that
allows for a better integration of the two key components is thus highly
desirable. Here we introduce a hybrid model combining the quantum-inspired
tensor networks (TN) and the variational quantum circuits (VQC) to perform
supervised learning tasks, which allows for an end-to-end training. We show
that a matrix product state based TN with low bond dimensions performs better
than PCA as a feature extractor to compress data for the input of VQCs in the
binary classification of MNIST dataset. The architecture is highly adaptable
and can easily incorporate extra quantum resource when available.
- Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上で量子機械学習(QML)を実行するための重要なステップは、符号化に先立って入力データの次元削減である。
従来の原理コンポーネント分析(pca)とニューラルネットワークは、このタスクを実行するために使われてきたが、古典層と量子層は通常、別々に訓練される。
したがって、2つの主要なコンポーネントのより良い統合を可能にするフレームワークは非常に望ましい。
本稿では,量子インスパイアされたテンソルネットワーク (tn) と変分量子回路 (vqc) を組み合わせて教師あり学習タスクを行うハイブリッドモデルを提案する。
低結合次元の行列積状態に基づくTNは、MNISTデータセットのバイナリ分類において、VQCの入力のためのデータを圧縮する特徴抽出器としてPCAよりも優れていることを示す。
アーキテクチャは非常に適応性が高く、利用可能な時に余分な量子リソースを組み込むことができる。
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