論文の概要: VSQL: Variational Shadow Quantum Learning for Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08288v1
- Date: Tue, 15 Dec 2020 13:51:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-07 12:56:25.133394
- Title: VSQL: Variational Shadow Quantum Learning for Classification
- Title（参考訳）: VSQL: 分類のための変分シャドウ量子学習
- Authors: Guangxi Li, Zhixin Song, Xin Wang
- Abstract要約: 我々は,変分影量子学習と呼ぶ教師付き量子学習のための新しいハイブリッド量子古典フレームワークを提案する。
まず,変分影量子回路を用いて古典的特徴を畳み込みで抽出し,完全連結ニューラルネットワークを用いて分類タスクを完了させる。
本手法は,パラメータ数を著しく削減し,量子回路トレーニングをより容易に行うことができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.90132007891849
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Classification of quantum data is essential for quantum machine learning and
near-term quantum technologies. In this paper, we propose a new hybrid
quantum-classical framework for supervised quantum learning, which we call
Variational Shadow Quantum Learning (VSQL). Our method in particular utilizes
the classical shadows of quantum data, which fundamentally represent the side
information of quantum data with respect to certain physical observables.
Specifically, we first use variational shadow quantum circuits to extract
classical features in a convolution way and then utilize a fully-connected
neural network to complete the classification task. We show that this method
could sharply reduce the number of parameters and thus better facilitate
quantum circuit training. Simultaneously, less noise will be introduced since
fewer quantum gates are employed in such shadow circuits. Moreover, we show
that the Barren Plateau issue, a significant gradient vanishing problem in
quantum machine learning, could be avoided in VSQL. Finally, we demonstrate the
efficiency of VSQL in quantum classification via numerical experiments on the
classification of quantum states and the recognition of multi-labeled
handwritten digits. In particular, our VSQL approach outperforms existing
variational quantum classifiers in the test accuracy in the binary case of
handwritten digit recognition and notably requires much fewer parameters.
- Abstract（参考訳）: 量子データの分類は、量子機械学習と短期量子技術に不可欠である。
本稿では,変分影量子学習(VSQL)と呼ばれる,教師付き量子学習のための新しいハイブリッド量子古典的フレームワークを提案する。
特に,量子データの古典的シャドウを用いて,物理観測量に対する量子データの側面情報を表現する。
具体的には,まず変分影量子回路を用いて古典的特徴を畳み込み方法で抽出し,その後,完全連結ニューラルネットワークを用いて分類タスクを完了させる。
本手法は,パラメータ数を著しく削減し,量子回路トレーニングをより容易に行うことができることを示す。
同時に、そのようなシャドウ回路では量子ゲートが少なくなるため、ノイズが少なくなる。
さらに,量子機械学習における重要な勾配解消問題であるバレン高原問題は,VSQLでは回避可能であることを示した。
最後に,量子状態の分類と多段手書き文字の認識に関する数値実験を通して,vsqlの量子分類における効率を示す。
特に当社のvsqlアプローチは,手書き文字認識のバイナリケースにおけるテスト精度において,既存の変分量子分類器よりも優れており,パラメータが大幅に削減されている。
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