論文の概要: Evaluating the Performance of Some Local Optimizers for Variational Quantum Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08949v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 16:31:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-19 15:42:46.480521
• Title: Evaluating the Performance of Some Local Optimizers for Variational Quantum Classifiers
• Title（参考訳）: 変動量子分類器のための局所最適化器の性能評価
• Authors: Nisheeth Joshi, Pragya Katyayan, Syed Afroz Ahmed
• Abstract要約: 量子変動回路における局所回路の性能と役割について検討した。 その結果、ノイズの多い即時スケール量子マシン上の機械学習は、古典的なマシンと同様の結果を生成できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we have studied the performance and role of local optimizers in quantum variational circuits. We studied the performance of the two most popular optimizers and compared their results with some popular classical machine learning algorithms. The classical algorithms we used in our study are support vector machine (SVM), gradient boosting (GB), and random forest (RF). These were compared with a variational quantum classifier (VQC) using two sets of local optimizers viz AQGD and COBYLA. For experimenting with VQC, IBM Quantum Experience and IBM Qiskit was used while for classical machine learning models, sci-kit learn was used. The results show that machine learning on noisy immediate scale quantum machines can produce comparable results as on classical machines. For our experiments, we have used a popular restaurant sentiment analysis dataset. The extracted features from this dataset and then after applying PCA reduced the feature set into 5 features. Quantum ML models were trained using 100 epochs and 150 epochs on using EfficientSU2 variational circuit. Overall, four Quantum ML models were trained and three Classical ML models were trained. The performance of the trained models was evaluated using standard evaluation measures viz, Accuracy, Precision, Recall, F-Score. In all the cases AQGD optimizer-based model with 100 Epochs performed better than all other models. It produced an accuracy of 77% and an F-Score of 0.785 which were highest across all the trained models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子変分回路における局所最適化器の性能と役割について検討する。 2つの最も人気のあるオプティマイザの性能について検討し、それらの結果をいくつかの古典的機械学習アルゴリズムと比較した。 私たちが研究で使用した古典的なアルゴリズムは、サポートベクターマシン(SVM)、グラデーションブースト(GB)、ランダムフォレスト(RF)です。 これらは2つの局所最適化器viz aqgdとcobylaを用いた変分量子分類器(vqc)と比較された。 VQC、IBM Quantum Experience、IBM Qiskitの実験には、古典的な機械学習モデルでは、sci-kitの学習が使用された。 その結果、ノイズの多い即時スケール量子マシン上の機械学習は、古典的なマシンと同様の結果を生成できることが示された。 実験では,人気のあるレストラン感情分析データセットを用いた。 このデータセットから抽出した特徴をPCAを適用した後、特徴セットを5つの特徴に減らした。 量子MLモデルは、EfficientSU2変分回路を用いて100エポックと150エポックを用いて訓練された。 全体としては4つのQuantum MLモデルがトレーニングされ、3つのクラシックMLモデルがトレーニングされた。 標準評価尺度viz,精度,精度,リコール,f-scoreを用いて,トレーニングモデルの性能評価を行った。 AQGDオプティマイザをベースとした100Epochのモデルは他のモデルよりも優れた性能を示した。 精度は77%、f-score 0.785であり、すべての訓練されたモデルで最高であった。

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