論文の概要: QDataset: Quantum Datasets for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06661v1
• Date: Sun, 15 Aug 2021 05:30:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-18 11:18:43.347152
• Title: QDataset: Quantum Datasets for Machine Learning
• Title（参考訳）: QDataset: 機械学習のための量子データセット
• Authors: Elija Perrier, Akram Youssry, Chris Ferrie
• Abstract要約: QDataSetは、QMLアルゴリズムのトレーニングと開発を容易にするために設計された量子データセットである。 データセットは、機械学習の実践者がQDataSetを使用して、応用量子計算の問題を解決するために、豊富な情報を提供するように構成されている。 関連するGitHubリポジトリのデータセットは、さまざまな最適化コンテキストにおけるQDataSetの使用を実証するセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.160208922584163
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The availability of large-scale datasets on which to train, benchmark and test algorithms has been central to the rapid development of machine learning as a discipline and its maturity as a research discipline. Despite considerable advancements in recent years, the field of quantum machine learning (QML) has thus far lacked a set of comprehensive large-scale datasets upon which to benchmark the development of algorithms for use in applied and theoretical quantum settings. In this paper, we introduce such a dataset, the QDataSet, a quantum dataset designed specifically to facilitate the training and development of QML algorithms. The QDataSet comprises 52 high-quality publicly available datasets derived from simulations of one- and two-qubit systems evolving in the presence and/or absence of noise. The datasets are structured to provide a wealth of information to enable machine learning practitioners to use the QDataSet to solve problems in applied quantum computation, such as quantum control, quantum spectroscopy and tomography. Accompanying the datasets on the associated GitHub repository are a set of workbooks demonstrating the use of the QDataSet in a range of optimisation contexts.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムをトレーニング、ベンチマーク、テストするための大規模なデータセットが利用可能であることは、分野としての機械学習の急速な発展と、研究分野としての成熟の中心となっている。 近年のかなりの進歩にもかかわらず、量子機械学習(qml)の分野には、応用量子および理論量子設定で使用するアルゴリズムの開発をベンチマークするための包括的な大規模データセットが欠如している。 本稿では,QMLアルゴリズムのトレーニングと開発を容易にするために設計された量子データセットであるQDataSetを紹介する。 QDataSetは、1ビットと2ビットのシステムのシミュレーションから得られた52の高品質な公開データセットで構成されている。 データセットは、機械学習の実践者がQDataSetを使用して量子制御、量子分光、トモグラフィーなどの応用量子計算の問題を解決するために、豊富な情報を提供するように構成されている。 関連するGitHubリポジトリのデータセットには、さまざまな最適化コンテキストにおけるQDataSetの使用を示す一連のワークブックが含まれている。

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