論文の概要: Quantum Embedding Search for Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11853v1
• Date: Tue, 25 May 2021 11:50:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 19:37:48.893120
• Title: Quantum Embedding Search for Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習のための量子埋め込み探索
• Authors: Nam Nguyen and Kwang-Chen Chen
• Abstract要約: クエスト」と発音される新しい量子埋め込み探索アルゴリズム(QES)を導入する。 我々は、量子埋め込みの構造と有向多重グラフの表現との接続を確立し、明確に定義された探索空間を実現する。 本稿では,QESによる量子埋め込みアーキテクチャが手動設計より優れていることを実証的に示す,合成とアイリスデータセットに対する提案手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7612093695074456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel quantum embedding search algorithm (QES, pronounced as "quest"), enabling search for optimal quantum embedding design for a specific dataset of interest. First, we establish the connection between the structures of quantum embedding and the representations of directed multi-graphs, enabling a well-defined search space. Second, we instigate the entanglement level to reduce the cardinality of the search space to a feasible size for practical implementations. Finally, we mitigate the cost of evaluating the true loss function by using surrogate models via sequential model-based optimization. We demonstrate the feasibility of our proposed approach on synthesis and Iris datasets, which empirically shows that found quantum embedding architecture by QES outperforms manual designs whereas achieving comparable performance to classical machine learning models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子埋め込み探索アルゴリズム(qes,quantum embedded search algorithm)を提案する。 まず、量子埋め込みの構造と有向多重グラフの表現との接続を確立し、よく定義された探索空間を実現する。 第2に,実際の実装において,探索空間の濃度を可能なサイズに抑えるために,絡み合いレベルを推し進める。 最後に、逐次モデルに基づく最適化により、サロゲートモデルを用いて真の損失関数を評価するコストを軽減する。 これは、QESによる量子埋め込みアーキテクチャが手動設計より優れているのに対して、古典的な機械学習モデルに匹敵する性能を実現することを実証的に示すものである。

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