論文の概要: A Review of Machine Learning Classification Using Quantum Annealing for Real-world Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02964v1
• Date: Sat, 5 Jun 2021 21:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-13 23:46:59.848500
• Title: A Review of Machine Learning Classification Using Quantum Annealing for Real-world Applications
• Title（参考訳）: 量子アニーリングを用いた実世界応用のための機械学習分類の検討
• Authors: Rajdeep Kumar Nath, Himanshu Thapliyal, Travis S. Humble
• Abstract要約: 物理量子アニールの実装は、D-Waveシステムによって実現されている。 量子アニールを用いた各種機械学習アプリケーションに関する最近の実験結果から興味深い結果が得られた。 我々は、画像認識、リモートセンシング画像、計算生物学、粒子物理学などの応用のために、D-Wave量子アニールを用いた実験を議論し、分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8047694351309205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optimizing the training of a machine learning pipeline helps in reducing training costs and improving model performance. One such optimizing strategy is quantum annealing, which is an emerging computing paradigm that has shown potential in optimizing the training of a machine learning model. The implementation of a physical quantum annealer has been realized by D-Wave systems and is available to the research community for experiments. Recent experimental results on a variety of machine learning applications using quantum annealing have shown interesting results where the performance of classical machine learning techniques is limited by limited training data and high dimensional features. This article explores the application of D-Wave's quantum annealer for optimizing machine learning pipelines for real-world classification problems. We review the application domains on which a physical quantum annealer has been used to train machine learning classifiers. We discuss and analyze the experiments performed on the D-Wave quantum annealer for applications such as image recognition, remote sensing imagery, computational biology, and particle physics. We discuss the possible advantages and the problems for which quantum annealing is likely to be advantageous over classical computation.
• Abstract（参考訳）: 機械学習パイプラインのトレーニングを最適化することは、トレーニングコストの削減とモデルパフォーマンスの向上に役立つ。 このような最適化戦略のひとつに量子アニール(quantum annealing)があり、機械学習モデルのトレーニングを最適化する可能性を示している。 物理量子アニールの実装はD-Waveシステムによって実現され、実験のために研究コミュニティで利用可能である。 量子アニールを用いた各種機械学習アプリケーションの最近の実験結果は、古典的機械学習技術の性能が限られた訓練データと高次元特徴によって制限されている興味深い結果を示している。 本稿では、実世界の分類問題に対する機械学習パイプラインの最適化におけるD-Waveの量子アニールの適用について検討する。 我々は、物理量子アニールを用いて機械学習分類器を訓練するアプリケーション領域についてレビューする。 本研究では,d波量子アニーラを用いた画像認識,リモートセンシング画像,計算生物学,素粒子物理学などの応用実験について考察し,解析する。 本稿では,量子アニーリングが古典計算よりも有利である可能性と問題点について考察する。

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