論文の概要: Quantum machine learning of graph-structured data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10837v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 14:39:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 10:53:47.419631
• Title: Quantum machine learning of graph-structured data
• Title（参考訳）: グラフ構造データの量子機械学習
• Authors: Kerstin Beer, Megha Khosla, Julius K\"ohler, Tobias J. Osborne
• Abstract要約: グラフ構造化量子データについて検討し、量子ニューラルネットワークによる量子機械学習の実施方法について述べる。 我々は、この追加グラフ構造を体系的に利用して量子学習アルゴリズムを改善する方法について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38581147665516596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph structures are ubiquitous throughout the natural sciences. Here we consider graph-structured quantum data and describe how to carry out its quantum machine learning via quantum neural networks. In particular, we consider training data in the form of pairs of input and output quantum states associated with the vertices of a graph, together with edges encoding correlations between the vertices. We explain how to systematically exploit this additional graph structure to improve quantum learning algorithms. These algorithms are numerically simulated and exhibit excellent learning behavior. Scalable quantum implementations of the learning procedures are likely feasible on the next generation of quantum computing devices.
• Abstract（参考訳）: グラフ構造は自然科学の至る所に存在する。 ここでは、グラフ構造量子データを検討し、量子ニューラルネットワークによる量子機械学習の実行方法を説明する。 特に、グラフの頂点に関連する入力と出力の量子状態のペアと、頂点間の相関関係を符号化するエッジの形式でのトレーニングデータを検討する。 このグラフ構造を体系的に利用して量子学習アルゴリズムを改善する方法について説明する。 これらのアルゴリズムは数値シミュレーションされ、優れた学習挙動を示す。 学習手順のスケーラブルな量子実装は、次世代の量子コンピューティングデバイスで実現可能である可能性が高い。

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