論文の概要: A Theoretical Framework for Learning from Quantum Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06406v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 21:39:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 11:27:42.892002
• Title: A Theoretical Framework for Learning from Quantum Data
• Title（参考訳）: 量子データから学ぶための理論的枠組み
• Authors: Mohsen Heidari, Arun Padakandla and Wojciech Szpankowski
• Abstract要約: 量子データから古典パターンを学習するための理論的基盤を提案する。 我々はよく知られたPACフレームワークの量子対について述べる。 量子サンプル複雑性量子概念クラスの上界を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.828697880068704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over decades traditional information theory of source and channel coding advances toward learning and effective extraction of information from data. We propose to go one step further and offer a theoretical foundation for learning classical patterns from quantum data. However, there are several roadblocks to lay the groundwork for such a generalization. First, classical data must be replaced by a density operator over a Hilbert space. Hence, deviated from problems such as state tomography, our samples are i.i.d density operators. The second challenge is even more profound since we must realize that our only interaction with a quantum state is through a measurement which -- due to no-cloning quantum postulate -- loses information after measuring it. With this in mind, we present a quantum counterpart of the well-known PAC framework. Based on that, we propose a quantum analogous of the ERM algorithm for learning measurement hypothesis classes. Then, we establish upper bounds on the quantum sample complexity quantum concept classes.
• Abstract（参考訳）: ソースとチャネルの符号化に関する従来の情報理論は、データから情報の学習と効果的な抽出に向けて進歩してきた。 量子データから古典パターンを学習するための理論的基盤を提供する。 しかし、そのような一般化の土台となる道路ブロックはいくつかある。 まず、古典データはヒルベルト空間上の密度作用素に置き換えられなければならない。 したがって、状態トモグラフィーのような問題から逸脱したサンプルは密度演算子である。 第2の課題は、量子状態との唯一の相互作用が、非閉鎖的な量子の仮定によって、測定後に情報を失う測定によるものであることを認識しなければなりません。 これを念頭に置いて、よく知られたPACフレームワークの量子対となるものを提示する。 そこで本研究では,推定仮説クラスを学習するためのERMアルゴリズムの量子類似性を提案する。 次に、量子サンプル複雑性量子概念クラス上の上限を確立する。

関連論文リスト

• Few measurement shots challenge generalization in learning to classify entanglement [0.0]
  本稿では,古典的機械学習手法を量子アルゴリズムと組み合わせたハイブリッド量子学習技術に焦点を当てる。 いくつかの設定では、いくつかの測定ショットから生じる不確実性がエラーの主な原因であることを示す。 従来の影をベースとした推定器を導入し,その性能を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-10T21:20:21Z)
• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Information-theoretic generalization bounds for learning from quantum data [5.0739329301140845]
  古典量子データに基づくトレーニングにより量子学習を記述するための数学的定式化を提案する。 我々は,古典的および量子的情報理論量の観点から,量子学習者の期待する一般化誤差を証明した。 我々の研究は、量子学習に関する量子情報理論的な視点を統一するための基礎を築いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T17:21:38Z)
• Quantum Federated Learning With Quantum Networks [7.842152902652214]
  本稿では,古典データとハブ-スポークトポロジを用いた通信のための量子古典的転送学習手法を提案する。 量子通信は盗聴攻撃から安全であり、量子から古典への変換の計測は行わないが、クローニング定理がないため、ハブ・スポークトポロジーは量子メモリなしでの量子通信には理想的ではない。 また、量子フェデレート学習における量子ウェイトの最初の成功例も示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T16:45:29Z)
• Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
  本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。 我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。 これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z)
• Quantum variational learning for entanglement witnessing [0.0]
  この研究は量子アルゴリズムの潜在的な実装に焦点を当て、$n$ qubitsの単一レジスタ上で定義された量子状態を適切に分類することができる。 我々は「絡み合いの証人」という概念、すなわち、特定の特定の状態が絡み合うものとして識別できる期待値を持つ演算子を利用する。 我々は,量子ニューラルネットワーク(QNN)を用いて,絡み合いの目撃者の行動を再現する方法をうまく学習した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T20:14:28Z)
• Theory of Quantum Generative Learning Models with Maximum Mean Discrepancy [67.02951777522547]
  量子回路ボルンマシン(QCBM)と量子生成逆ネットワーク(QGAN)の学習可能性について検討する。 まず、QCBMの一般化能力を解析し、量子デバイスがターゲット分布に直接アクセスできる際の優位性を同定する。 次に、QGANの一般化誤差境界が、採用されるAnsatz、クォーディットの数、入力状態に依存することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-10T08:05:59Z)
• Probably approximately correct quantum source coding [0.0]
  Holevo と Nayak の境界は、量子状態に格納できる古典的な情報の量を推定する。 量子学習理論における2つの新しい応用と、純粋に古典的なクライアントを用いた代入量子計算について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T17:57:30Z)
• Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。 本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:19:27Z)
• Quantum information spreading in a disordered quantum walk [50.591267188664666]
  量子ウォークスを用いて量子情報拡散パターンを探索する量子探索プロトコルを設計する。 我々は、異常や古典的輸送を調査するために、コヒーレントな静的および動的障害に焦点を当てる。 以上の結果から,複雑なネットワークで発生する欠陥や摂動の情報を読み取る装置として,量子ウォーク(Quantum Walk)が考えられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T20:03:19Z)
• From a quantum theory to a classical one [117.44028458220427]
  量子対古典的交叉を記述するための形式的アプローチを提示し議論する。 この手法は、1982年にL. Yaffeによって、大きな$N$の量子場理論に取り組むために導入された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-01T09:16:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。